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基于Tiny AI技術(shù)的嬰兒哭聲事件離線檢測方案

沈?qū)氀?/a> ? 來源:沈?qū)氀? ? 作者:沈?qū)氀? ? 2024-06-17 15:25 ? 次閱讀
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Tiny AI模型由Aizip基于Arm Cortex/Risc V微處理器上進(jìn)行開發(fā),實時運(yùn)行Aizip Tiny AI嬰兒哭聲檢測算法庫。實現(xiàn)了離線檢測嬰兒哭聲,并個性化定制報警邏輯的功能。解決方案充分利用開發(fā)板硬件資源,對板載數(shù)字麥克風(fēng)采集到的高保真音頻進(jìn)行處理,通過Aizip的嬰兒哭聲檢測算法得到檢測結(jié)果,再根據(jù)用戶定制邏輯進(jìn)行亮燈和串口打印報警,可以快速落地到嵌入式設(shè)備。

資源消耗

AI嬰兒哭聲識別算法占用Ram:13KB,F(xiàn)lash: 115KB

性能表現(xiàn)

在咪頭哭聲音量65db~75db范圍內(nèi)時,識別率可達(dá)94%以上,12小時誤識別小于1次。

應(yīng)用場景

該方案可以應(yīng)用在嬰兒監(jiān)護(hù)儀,以及其他家庭智能監(jiān)護(hù)產(chǎn)品上,配合視頻實時監(jiān)控,以及聲光等功能,可以實時在線監(jiān)測嬰兒哭鬧狀態(tài),及時提醒家長照看。

方案特點

對嬰兒哭聲進(jìn)行實時監(jiān)測,并能根據(jù)模型輸出結(jié)果個性化定制報警邏輯。算法采用CRNN模型框架,結(jié)合了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在提取局部特征方面和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)捕捉長期依賴關(guān)系的優(yōu)勢,結(jié)合兩者可以同時捕獲局部特征和全局序列信息,并且能夠通過端到端的學(xué)習(xí)來實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的有效特征學(xué)習(xí)。

關(guān)于Aizip

Aizip (Aizip.ai)是應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)市場端計算的人工智能(Tiny AI)設(shè)計領(lǐng)導(dǎo)者,總部位于美國硅谷,并在中國上海及歐洲德國設(shè)有辦事處。公司創(chuàng)始團(tuán)隊來自于斯坦福、伯克利、CMU、MIT等全球知名高校。

公司憑借突破性的輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),以及一系列具有自主知識產(chǎn)權(quán)的自動化設(shè)計優(yōu)化工具,Aizip 設(shè)計出具有卓越性能的輕量化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN),并在音頻AI、視頻AI、傳感器AI等領(lǐng)域有諸多應(yīng)用,自2020年成立以來,Aizip 獲得了業(yè)界多項獎勵,是ST,RenesasADI,Bosch等多家業(yè)界龍頭企業(yè)的深度合作伙伴。

審核編輯 黃宇

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