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项目:基于单片机的婴儿监护系统设计项目编号:mcu-dz-1109单片机类型:STM32F103C8T6具体功能:1、通过MLX90614监测当前婴儿的体温;2、通过心率检测模块检测当前婴儿的心率;3、通过湿度检测模块检测当前当前婴儿是否尿床;4、通过通过声音检测模块检测当前婴儿是否哭泣,检测到哭泣进行音乐播放;5、通过光照检测模块检测当前环境的光照,检测到光照低于最小值时,自动打开照明灯;6、通
在树莓派上用 whisper.cpp(GitHub 51K Star)部署离线语音识别:编译安装、模型选型、基础转录与流式转录参数调优、量化省内存,附树莓派 4 性能数据与注意事项。
1、通过一级级口令进入识别模式,通过识别二级口令进行分类,对垃圾分为四大类:厨余垃圾、可回收垃圾、有害垃圾、其他垃圾。2、将识别出来的垃圾种类播报出来。3、根据垃圾种类驱动对应的舵机进行转动(模拟垃圾桶打开,并在十秒钟自动复位,模拟垃圾桶关闭)4、通过红外模块检测桶满,当相应的垃圾桶满时蜂鸣器报警5、实时监测光照6、通过烟雾传感器监测烟雾预防火灾STM32系列处理器是意法半导体ST公司生产的一种基
WTK6900模块搭载深度神经网络(DNN‑HMM)语音识别技术,配合深度学习的单麦克风降噪处理,在嘈杂场景里也能保留清晰的人声指令。普通话带点方言口音,同样能精准识别。在安静环境下5-8米距离,识别达到98%,适合空间更大的场景,不需要走到设备前,躺在沙发上就能语音控制空调、风扇、灯光、音箱。可自定义150条命令词,10个唤醒词,配置60多种音色的TTS语音播报,含男女生,语速快慢都可以调整,还
本文系统梳理了Transformer在音频领域的应用发展。音频信号通过特征压缩(如log-mel频谱、CNN隐层序列或离散Token)转化为适合Transformer处理的序列结构。核心架构包括基于频谱图的AST、基于CNN-Transformer混合的wav2vec2.0/HuBERT,以及基于神经编解码的MusicGen/VALL-E等。音频Transformer的成功得益于三方面关键突破:硬
这个方法返回的是一个视图对象,不是列表。我第一次用的时候,直接当成列表去做下标访问,当场就报错了,后来才注意到它的特性。二是内存占用很小,还支持集合操作,像 &、|、- 这些,可以直接对多个视图取交集、并集、差集,在需要比较多个字典的键时挺方便。Python 的默认行为就是迭代键,所以 for key in my_dict 这种写法最简洁,也没额外创建对象,如果只是遍历一遍键,用它就足够了,跑得也
从原理到实操,从输入输出模式到引脚复用,只要理清思路,按需选择,就能轻松用 GPIO 和外部设备 “互动”。不管你是刚入门的小白,还是想精进技能的老司机,这篇文章都能让你轻松搞定 GPIO,和外部设备 “畅聊” 无阻~GPIO,全名叫 “通用输入输出”,就像嵌入式设备的 “万能接口”,专门用来和外部电子元件(比如传感器、LED 灯、按键等)沟通。它有两个阈值(上阈值和下阈值),能把带噪声、不稳定的
摘要:使用pyserial打开STM32串口时导致设备复位,原因是CH340芯片的DTR信号连接到了STM32的NRST引脚。pyserial默认会拉低DTR/RTS信号,从而触发复位。解决方法是在打开串口后立即设置ser.dtr=False和ser.rts=False,使信号保持高电平状态,避免误复位。
本文分析了ESP-IDF在VSCode中编译时出现的"include报错+无法找到compile_commands.json"问题。作者指出该问题本质是ESP-IDF编译器损坏导致的编译失败,而非普遍认为的C/C++插件或CMake配置错误。通过终端输出发现存在组件缺失和路径异常,重装ESP-IDF工具链后问题解决。关键结论:compile_commands.json缺失是编译失败的结果而非原因,
摘要:开发者推出mips工具,专为低版本MicroPython的mip工具提供增强支持。该工具解决两大痛点:1)老固件不支持相对目录的问题,改用绝对地址;2)新增国产平台简写功能,支持upypi/gitee/gitcode一键下载。mips完全兼容原生mip语法,提供双版本运行(MicroPython版和标准Python版)、智能路径管理、debug模式等实用功能。安装简单,可通过upypi直接获
勾选右边型号选择,就可以查看到对应型号的串口标识,需要注意的是,关于串口的引脚选择,一致上都以官网为准,而不参考数据手册,目前quecpython并没有专门的硬件设计手册,由于QuecPython和QuecOpen存在一定差异,例如有哪些引脚可以作为GPIO不能直接参考QuecOpen的文档,包括串口也是同理,其他部分和open保持一致。TX 接 TX、RX 接 RX→肯定聊不上!把 CPU 给的
5.将对应文件加入工程,cmake先将头文件的路径写入MX_Include_Dirs,${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/../../Middlewares/FreeRTOS/core/inc。3找到对应的config.h文件,里面是用来裁剪所需代码的,放到一个易于管理观察的地方即可,记得插入三个必要的宏。2在freeRTOS文件夹下新建portable文件夹,将对应的移植文件
敏源推出的MSE土壤温湿度传感器是一款低成本、高精度的电容式智能检测模组,解决了传统土壤湿度检测方案不准、易腐蚀、成本高的痛点。该传感器采用高频电容感知技术,具有高精度、强抗干扰、低功耗等特点,适用于家用盆栽、小型农业等场景。文章详细介绍了MSE传感器的技术优势、应用场景、模块参数、通信协议及电路工程,并提供了基于Modbus Poll和GraftPort-RP2040开发板的测试方法,帮助用户快
本文介绍了一款基于STM32单片机的语音识别智能快递柜系统设计方案。该系统通过STM32F103C8T6单片机最小系统作为控制核心,结合语音识别模块、语音播报模块和SG90舵机实现智能化快递存取功能。使用者可通过一级口令唤醒系统,二级口令识别收件人姓名后,系统将语音播报并自动开启对应快递柜(通过舵机模拟),10秒后自动关闭。文章详细阐述了系统硬件组成、STM32处理器的优势特点,并展示了部分核心代
【SPIE出版】第六届计算机视觉与模式分析国际学术大会(ICCPA2026)将于2026年5月8-10日在中国大连举行。会议由大连市人工智能产业协会主办,多所高校协办,论文将由SPIE出版并提交EI Compendex和Scopus检索。征稿主题涵盖计算机视觉、图像处理、人工智能、信号处理等前沿领域,包括深度学习、自动驾驶、医学影像等热点方向。投稿需经过严格审稿流程,往届会议论文均实现稳定检索。会
进入 BusyBox 源码目录 cd busybox- # 配置 BusyBox make menuconfig # 编译 BusyBox make # 安装 BusyBox make installBusyBox 是一个强大的工具,特别适合嵌入式系统和资源受限的环境。它通过单一可执行文件提供了大量常用命令,大大减少了系统的体积和复杂度。在本项目的 ramdisk 中,BusyBox 作为核心组件
负责设计、优化与训练大规模预训练模型,包括Transformer架构改进、多模态模型融合、模型压缩与加速等。或开发支持文本、图像、视频联合推理的多模态模型,提升智能客服的交互体验。设计评估指标体系,通过自动化测试与人工抽检相结合的方式,确保模型在安全性、合规性、鲁棒性等方面达标。突破单一模态限制,开发支持文本、图像、语音、视频联合推理的模型。需同时掌握模型调优技术(如LoRA、QLoRA)与业务理
本文介绍了将YOLOv5模型从PyTorch格式(.pt)转换为香橙派5可用的RKNN格式的完整流程。首先需要将训练好的best.pt模型导出为ONNX格式,然后在Ubuntu系统中使用RKNN-Toolkit2工具进行转换。具体步骤包括:安装必要的依赖库和转换工具,编写Python转换脚本,配置目标平台参数(rk3588),最后生成可在香橙派NPU上加速运行的best.rknn模型文件。整个过程
LSM6DSV16XTR是意法半导体推出的革命性6轴IMU芯片,集成了边缘AI计算与多通道传感器融合能力。其创新三核架构(UI/EIS/OIS通道)实现并行数据处理,内置机器学习核心和有限状态机可本地执行动作识别。特性包括Qvar静电传感、模拟信号采集、四元数输出,以及仅0.65mA的低功耗表现。2.5x3mm微型封装支持±4000dps陀螺仪量程,通过MIPII3C接口实现高效通信。该芯片已广泛
语音模组如何控制红外发射?CI-33T模组本身不集成红外发射功能,但可以通过UART1串口输出控制外部红外发射模块。红外发射模块可以独立安装,获得更好的发射角度支持多种红外协议(NEC、RC5、RC6等)语音识别与红外发射解耦,便于调试本文将系统讲解CI-33T通过UART1控制外部红外发射模块的完整方案。通过CI-33T的UART1串口控制外部红外发射模块,是一种灵活且可靠的语音红外控制方案。硬
文章摘要 本文针对传统书房在环境调节、书籍管理和健康监测等方面的不足,设计了一套基于STM32F103单片机的智能书房系统。系统采用多传感器融合架构,集成人体红外检测、光敏传感器、称重传感器、温湿度传感器、烟雾传感器、RFID模块、语音识别模块、Wi-Fi通信模块及OLED显示屏,实现了自动调光、温湿度控制、久坐提醒、烟雾报警、书籍定位及远程监控等功能。通过模块化软件设计,系统能够智能感知环境变化
本项目基于STM32F103C8T6单片机设计了一款语音控制的智能小车模型,通过离线语音识别模块实现"前进、后退、转向、停止"等指令控制。系统硬件由主控单元、L9110S电机驱动模块和语音识别模块组成,控制直流有刷电机运动。
行空板K10是一款专为物联网和人工智能学习设计的国产开发板,集成2.8寸彩屏、WiFi蓝牙、摄像头、麦克风等丰富资源,支持离线语音识别、图像检测等功能。本文通过全向福来轮四驱小车实验,展示了K10板在语音控制领域的应用。实验采用离线语音指令(如"前进""停车")控制小车运动,通过Microbit电机驱动库实现四轮全向移动,并实时在屏幕显示状态。开源代码演示了语音唤醒、指令注册及多方向运动控制逻辑,
摘要: 行空板K10是一款国产物联网与AI学习开发板,集成2.8寸彩屏、WiFi蓝牙、摄像头、麦克风等资源,支持离线语音识别、图像检测及语音合成。实验通过改装麦克纳姆轮玩具坦克小车,结合语音指令实现前进、后退、横向移动等功能。代码利用行空板ASR库注册语音指令(如“前进”“停车”),并通过电机扩展板控制四路直流电机驱动小车运动。系统采用持续监听模式,唤醒词为“你好小新”,识别后屏幕实时显示动作状态
本文对20+款汽车电子嵌入式AI开发工具进行了系统评测,涵盖四大类产品:嵌入式垂直AI Agent、通用Agent+嵌入式扩展、芯片原厂一站式AI工作台、通用AI编程工具。通过八大能力维度(硬件感知、端到端闭环、芯片覆盖、安全合规、验证闭环、调试诊断、开发效率、国产适配)的量化评估,构建了汽车行业适配性热力矩阵。研究发现,当前Embedder、鹊石智能Banma等垂直Agent在车规级开发场景表现