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基于TinyML的声音识别检测技术综述基于TinyML的声音识别检测技术综述 11.1TinyML概述 11.2机器学习概述 21.2.1神经网络模型 21.2.2卷积神经网络 31.3摔倒声音检测技术 41.3.1技术框架 51.3.2时域与频域 51.3.3短时傅里叶变换(STFT)与梅尔语谱 51.1TinyML概述TinyML(微型机器学习)是在低功耗微控制器上，实现机器学习(如神经网络、支持向量机、决策树、随机森林等)的新型技术，其功耗低于1mW,可机器学习框架)的一个重要部分，是一个专门针对移动设备的轻量级机器学习框预处理将输入转换为模型兼容的格式TFLite解释器解释模型输出输出处理使用设备功能相应预测被训练用于根据数据做出预测输入数据模型机器学习是指在不经过明确编程的情况下所运行的科学16,近十年来，机习大致经历过两次发展浪潮，分别是浅层学习和深度学习17]。浅层学习的模型包括Boosting、支持向量机(SVM)、逻辑回归等，深度学习的模型包括深度神经网络(DNN)、循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)等。作原理进行演化和自我学习的一种数据工作方法。神经网络模型可以分为3层：几十到上百个不等，根据不同的训练场景调整具体的神经元数量。图2.2展示了表示第i个神经元的索引，表示最后的输出。ReLU函数等，表达式如下：0和1之间，因此常用于二元分类的输出层，其输出结果可以理解为是概率，其他层大多数默认选择ReLU函数，图2.3展示了常见的三种激活函数的图像。500×500像素的RGB图像包含750000个特征值，因此对于常规的全连接神经需要一个softmax层来获取各个类别的概率分布情况，图2.4展示了卷积神经网卷积层1池化层1卷积层2池化层2全连接层1全连接层2深度通常为1,而RGB图像模式的深度通常为3。根据卷积核(或者叫过滤器)所确定，通常为3×3或5×5,输出的数值越大表明可能探测到了某些特定的特征。卷积层输出矩阵的深度由卷积核(过滤器)的个数决定，图2.5展示了卷积操作。图2.5卷积操作图2.6池化操作数据预处理模型训练型训练所需的音频特征。对于音频的特征提取常见的方法有：语谱图 而频域是描述信号振幅与频率的关系，图2.8展示了时域和频域之间的关系。时2获取梅尔语谱首先需要对音频数据进行短时傅里叶变换(STFT),短时傅里叶变(1)对音频进行分帧(2)将这一帧数据乘以Hann窗□进行过滤以减少窗口两端对采样的影响(3)对过滤后的数据进行快速傅里叶变换(FFT)人类很容易发现500Hz和1000Hz之间的区别，但是很难发现7500Hz和8000Hz类对于不同频率的感知特点。梅尔标度在1000Hz以下呈现线性增长，在1000Hz以上呈现对数增长，使用梅尔标度来赋予较低频率更多的权重，图2.9展示了梅最后再将生成的语谱图乘上梅尔标度生成梅尔语谱，图2.10展示了梅尔语谱的生成过程，其中帧大小为30ms,滑动尺寸为

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