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Robot à commande vocale Mirza
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Les documentations des modules sont souvent indigentes ; j'ai commencé à réaliser les exemples fournis par les constructeurs ; Mirza dans la chanson de Nino Ferrer ne répondait pas toujours : amusons nous à ajouter une commande vocale à notre robot
https://github.com/espressif/esp-sr avec un exemple de code ICI le tableau contenant les commandes est sr_commands :
{ 0, "Turn on the light", "TkN nN jc LiT"},
{ 0, "Switch on the light", "SWgp nN jc LiT"},
{ 1, "Turn off the light", "TkN eF jc LiT"},
{ 1, "Switch off the light", "SWgp eF jc LiT"},
{ 1, "Go dark", "Gb DnRK"},
{ 2, "Start fan", "STnRT FaN"},
{ 3, "Stop fan", "STnP FaN"},
Avec un ESP32 ou un ESP32-S3, le mot clé "Hi Lexin" est reconnu pour réveiller l'automate
avec les modules esp32 M5
https://www.hackster.io/tinkerdoodle/deep-learning-speech-commands-recognition-on-esp32-b85c28
Deep Learning Speech Commands Recognition avec un ESP32
J'ai utilisé la bibliothèque Maix-SpeechRecognizer et testé les exemples
il existe des nouvelles versions espcam avec des instructions neuronales et un microphone avec la version esp32 s3 : pour un robot "mirza" qui répond à des commandes vocales : cela devient possible avec une puissance de calcul réduite et les instructions neuronales
Il faut maîtriser platformio mais je peux allumer une lampe en rouge, bleu ou vert avec le micro en langue anglaise avec les modules M1 dock (BL808) et Maixduino (K210) ou enregistrer mes propres commandes en français
https://github.com/Technica-Corporation/Speech_Recognition-Maixduino
- Clearing your Throat: Nothing
- Red: Change LCD display RED
- Green: Change LCD display GREEN
- Blue: Change LCD display BLUE
- Cyan: Change LCD display CYAN
- Magenta: Change LCD display MAGENTA
- Yellow: Change LCD display YELLOW
Alphabet : lettre A B C D
Maix Bit ; la documentation est chinoise ; vidéo impressionnante
https://www.bilibili.com/video/BV1oz4y1C7yE/?spm_id_from=autoNext
https://github.com/sipeed/sipeed_wiki/blob/main/docs/soft/maixpy/en/course/speech/recognizer_mfcc.md
modèle acoustique ICI
Le modèle est enregistré avec l'utilitaire kflash. Il faut remplacer 0x000000 par 0x500000 pour le modèle neuronal
une fois enregistré
https://github.com/sipeed/sipeed_wiki/blob/main/docs/soft/maixpy/en/course/speech/recognizer_cnn.md
Liste des ateliers ici
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