#tensorflowlite

2025-05-03

Обработка аудио на ESP32

В этой статье я хочу поделиться своим опытом портирования проекта распознавания музыкальных жанров аудиозаписей на ESP32-C3. Исходный проект взят из репозитория книги TinyML-Cookbook_2E . При анализе речи или других звуков важно выделить такие характеристики, которые отражают строение сигнала, но при этом не зависят от конкретных слов, громкости и других мешающих факторов. Для этого используют cepstrum , mel-cepstrum и MFCC - это шаги преобразования, которые переводят звук в удобную для анализа форму.

habr.com/ru/articles/906658/

#esp32c3 #tensorflowlite #u8g2 #mfcc #MAX9814 #машинное_обучение #аудио #dsp #mcsis

2025-03-16

Machine learning на ESP32

Распознавание жестов — это технология, которая позволяет людям взаимодействовать с устройствами без физического нажатия кнопок или сенсорных экранов. Интерпретируя жесты человека, эта технология нашла свое применение в различных потребительских устройствах, включая смартфоны и игровые консоли. В основе распознавания жестов лежат два ключевых компонента: сенсор и программный алгоритм. В этом примере используются измерения акселерометра MPU 6050 и машинное обучение (ML) для распознавания трех жестов рукой с помощью ESP32. Данные из сенсора распознаются на микроконтроллере и результат выводится в консоль в виде названия жеста и вероятности результата. Модель ML использует TensorFlow и Keras и обучается на выборке данных, представляющей три различных жеста: "circle" (окружность), "cross" (пересечение) и "pad" (поступательное движение). Разработка проекта начнется с получения данных из акселерометра для построения набора жестов. Затем мы проектируем полносвязную нейронную сеть для распознавания жестов, и подключим модель в проекте ESP32. В следующей части рассмотрим как настроить Bluetooth LE (BLE) на ESP32 и Android устройстве. Передадим квантированный набор ускорений сенсора по BLE. Настроим Модель ML для распознания жестов на Android.

habr.com/ru/articles/891314/

#ESP32 #tensorflowlite #ml #mpu6050 #распознавание_жестов

2025-03-16

Machine learning на ESP32

Распознавание жестов — это технология, которая позволяет людям взаимодействовать с устройствами без физического нажатия кнопок или сенсорных экранов. Интерпретируя жесты человека, эта технология нашла свое применение в различных потребительских устройствах, включая смартфоны и игровые консоли. В основе распознавания жестов лежат два ключевых компонента: сенсор и программный алгоритм. В этом примере используются измерения акселерометра MPU 6050 и машинное обучение (ML) для распознавания трех жестов рукой с помощью ESP32. Данные из сенсора распознаются на микроконтроллере и результат выводится в консоль в виде названия жеста и вероятности результата. Модель ML использует TensorFlow и Keras и обучается на выборке данных, представляющей три различных жеста: "circle" (окружность), "cross" (пересечение) и "pad" (поступательное движение). Разработка проекта начнется с получения данных из акселерометра для построения набора жестов. Затем мы проектируем полносвязную нейронную сеть для распознавания жестов, и подключим модель в проекте ESP32. В следующей части рассмотрим как настроить Bluetooth LE (BLE) на ESP32 и Android устройстве. Передадим квантированный набор ускорений сенсора по BLE. Настроим Модель ML для распознания жестов на Android.

habr.com/ru/articles/891310/

#ESP32 #tensorflowlite #ml #mpu6050 #распознавание_жестов

Overture Rede Private LimitedOvertureRede
2025-03-07

🚀 We Are Hiring! 🚀

Position: App Engineer (APK/iOS) with AI Integration
Location: Mumbai
Duration: 8 Months (Contract)
Experience: 3+ years in mobile app development

📩Please share your updated resume at
bhavikas@overturerede.com

WhatsApp number 74286 94900

📢 Apply now
zurl.co/IeK73

2024-06-02

Energy Efficient: Uses less power than traditional models, ideal for battery-operated devices.

Flexibility in Deployment: Supports a wide range of devices from smartphones to loT gadgets.

Hardware Acceleration: Accelerated on Qualcomm NPU
with the delegation.

Low Latency: Provides fast response times by reducing the computational overhead of model inference.

Optimized for Mobile: Specially designed for mobile & embedded devices.

Tomeu Vizosotomeu
2024-05-07
2024-02-23

Edge ML для людей с ограниченными возможностями

С развитием технологий появились новые возможности для людей с ограниченными возможностями. Edge Machine Learning (Edge ML) представляет собой передовую технологию, которая приближает алгоритмы машинного обучения к источнику данных, что сокращает задержку и улучшает возможности обработки данных в реальном времени. В этой статье мы рассмотрим потенциал применения Edge ML для решения уникальных проблем, с которыми сталкиваются люди с особыми потребностями. Edge ML может способствовать созданию более поддерживающей и доступной среды, что так важно для поддержки людей, которые и так оказались в непростом положении. Мы рассмотрим различные аспекты, вызовы и потенциальные улучшения, формирующие эволюцию модели Edge ML. Эта модель сфокусирована на двух основных задачах: выявлении случаев запугивания и предоставлении успокаивающей поддержки. Приступим(:

habr.com/ru/companies/bothub/a

#машинное_обучение #нейросети #edge_ml #tensorflowlite

2023-05-28

I really should find something better than Frigate (which uses #tensorflowlite on my #homeassistant) to detect objects. Scaring me alerting there's a person on my back patio when it's really a freaking grill cover is no good.

Lutz Roederlutzroeder
2022-11-17

netron.app - Visualizer for neural network, deep learning, and machine learning models.

screenshot
heise online (inoffiziell)heiseonline@squeet.me
2022-09-08
TensorFlow erhöht die Keras-Nutzerfreundlichkeit durch einen neuen Umgang mit Attention Layern und geht eine Kooperation mit Intel, AWS und weiteren ein.
Machine-Learning: Keras gewinnt in TensorFlow 2.10 an Usability
heise online (inoffiziell)heiseonline@squeet.me
2022-05-18
Die Keras-Library bekommt zusätzliche ResNet-Modelle und flexiblere Optimizer. Die schlanke Lite-Variante kennt zusätzliche Datentypen und Operationen.
Machine-Learning-Framework TensorFlow 2.9 erweitert Keras und TF Lite
2022-04-29

@admin @Graycot

I managed to snag a #raspberrypi RPi4 2GB from @pimoroni last week. Was only avail as a UK kit, but still a reasonable price to the USA.

My three year old 24/7 Pi3B robot complained "Warning: Memory Usage Above 85%" for the first time this week when attempting to push a #ChatScript bot up to github.

I'm guessing 2GB will be plenty, even for casual #OpenCV
#TensorFlowLite on 320x140 images.

heise online (inoffiziell)heiseonline@squeet.me
2022-01-25
Der erste Release Candidate für Version 2.8 gibt einen Ausblick auf umfangreiche Änderungen – inklusive Breaking Changes für die zugehörige Python-API Keras.
Machine Learning: TensorFlow 2.8 soll Funktionen von TensorFlow Lite erweitern
2021-11-29

The Calculator Charm: Calculatorium Leviosa!

Have you ever tried waving your hand around like a magic wand and summoning a calculator? We would guess not since you'd probably look a little silly doing so. That is unless you had [Andrei's] cool gesture-controlled calculator. [Andrei] thought it would be helpful to use a calculator in his research lab without having to take his gloves off and the results are pretty cool.

His hardware consists of a PocketBeagle, an OLED, and an MPU6050 inertial measurement unit for capturing his hand motions using an accelerometer and gyroscope. The hardware is pretty straightforward, so the beauty of this project lies in its machine learning implementation.

[Andrei] first captured a few example datasets to train his algorithm by recreating the hand gestures for each number, 0-9, and recording the resulting accelerometer and gyroscope outputs. He processed the data first with a wavelet transform. The intent of the transform was two-fold. First, the transform allowed him to reduce the number of samples in his datasets while preserving the shape of the accelerometer and gyroscope signals, the key features in the machine learning classification. Secondly, he was able to increase the number of features for the classification since the wavelet transform resulted in both approximation and detailed coefficients which can both be fed into the algorithm.

Because he had a small dataset, he used the Stratified Shuffle Split technique instead of the test train split method which is generally more suited for larger datasets. The Stratified Shuffle Split ensured approximately the same number of train and test samples for each gesture. He was also very conscious of optimizing his model for running on a portable processing unit like the PocketBeagle. He spent some time optimizing the parameters of his algorithm and ultimately converted his model to a TensorFlowLite model using the built-in "TFLiteConverter" function within TensorFlow.

Finally, in true open-source fashion, all his code is available on GitHub, so feel free to give it a go yourself. Calculatorium Leviosa!

#machinelearning #harrypotter #linux #magic #tensorflow #tensorflowlite #wand #wingardiumleviosa

image
2021-05-12

Mind-Controlled Flamethrower

Mind control might seem like something out of a sci-fi show, but like the tablet computer, universal translator, or virtual reality device, is actually a technology that has made it into the real world. While these devices often requires on advanced and expensive equipment to interpret brain waves properly, with the right machine learning system it's possible to do things like this mind-controlled flame thrower on a much smaller budget. (Video, embedded below.)

[Nathaniel F] was already experimenting with using brain-computer interfaces and machine learning, and wanted to see if he could build something practical combining these two technologies. Instead of turning to an EEG machine to read brain patterns, he picked up a much less expensive Mindflex and paired it with a machine learning system running TensorFlow to make up for some of its shortcomings. The processing is done by a Raspberry Pi 4, which sends commands to an Arduino to fire the flamethrower when it detects the proper thought patterns. Don't forget the flamethrower part of this build either: it was designed and built entirely by [Nathanial F] as well using gas and an arc lighter.

While the build took many hours of training to gather the proper amount of data to build the neural network and works as the proof of concept he was hoping for, [Nathaniel F] notes that it could be improved by replacing the outdated Mindflex with a better EEG. For now though, we appreciate seeing sci-fi in the real world in projects like this, or in other mind-controlled projects like this one which converts a prosthetic arm into a mind-controlled music synthesizer.

#machinelearning #arduino #flamethrower #mindcontrol #neuralnetwork #raspberrypi #tensorflow #tensorflowlite

image

Client Info

Server: https://mastodon.social
Version: 2025.04
Repository: https://github.com/cyevgeniy/lmst