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TinyML 关键词检测控制 RGB 灯 — Arduino Nano 33 BLE Sense

组件与物料

应用与在线服务

项目介绍

项目背景

边缘机器学习可让设备以极少代码实现“智能”任务。本项目利用板载麦克风进行关键词检测，识别语音指令控制板载 RGB LED 颜色与开关。

TinyML 关键词检测控制 RGB 灯 — Arduino Nano 33 BLE Sense

硬件

仅需一块 Arduino Nano 33 BLE Sense，主控 nRF52840 (64 MHz, 1MB Flash, 256KB RAM)，板载 RGB LED 直接指示状态。

Edge Impulse 模型训练流程

  1. 创建项目并安装 CLI，将板子刷入 Edge Impulse 固件 (双击复位进入 Bootloader，运行 flash_windows.bat)。
  2. 数据采集：录制 5 个关键词各 1 分钟 ("on", "off", "red", "green", "blue")，间隔 1-2 秒重复念词；上传 Edge Impulse 提供的背景噪音与未知词数据集；按 8:2 划分训练/测试集。
  3. 冲动设计：时间序列输入，窗口 1000ms、步长 500ms；MFCC 特征提取；Keras 神经网络分类器。调整置信度阈值 0.70，启用噪声增强与时间掩码防过拟合。
  4. 部署：导出 Arduino 库，在 IDE 中编译烧录至 Nano 33 BLE Sense。
TinyML 关键词检测控制 RGB 灯 — Arduino Nano 33 BLE Sense
TinyML 关键词检测控制 RGB 灯 — Arduino Nano 33 BLE Sense
TinyML 关键词检测控制 RGB 灯 — Arduino Nano 33 BLE Sense
TinyML 关键词检测控制 RGB 灯 — Arduino Nano 33 BLE Sense
TinyML 关键词检测控制 RGB 灯 — Arduino Nano 33 BLE Sense
TinyML 关键词检测控制 RGB 灯 — Arduino Nano 33 BLE Sense
TinyML 关键词检测控制 RGB 灯 — Arduino Nano 33 BLE Sense

代码

完整推理代码 RGBLEDKeywordDetection.ino (C/C++)，包含 PDM 麦克风采样、Edge Impulse 推理循环、标签到动作映射 (开/关/红/绿/蓝)、RGB LED 驱动。关键参数：CONFIDENCE_THRESHOLD 0.7，EI_CLASSIFIER_SLICES_PER_MODEL_WINDOW 3。代码较长，核心逻辑如下：

// 标签到动作映射
const std::map labelToActionMap = {
  {"on", LED_ON}, {"off", LED_OFF},
  {"red", LED_RED}, {"green", LED_GREEN}, {"blue", LED_BLUE},
  {"unknown", NONE}, {"noise", NONE}
};

// 推理循环中检测置信度超阈值则执行对应动作
if (result.classification[ix].value > CONFIDENCE_THRESHOLD) {
  performAction(result.classification[ix].label);
}

// performAction() 根据映射设置 RGB LED 颜色或开关

制造工艺

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