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工业应用

机器学习

本方案提供英文数字语音机器学习辨识功能，并提供可快速创建人机接口的图形化开发平台，语音识别结果可透过新唐开发平台创建高质感人机互动画面。

语音控制电子设备已经是一股势不可挡的潮流，其优势在于电子设备可以免持控制、在不方便按键的环境下操作等优点。本方案使用Google TensorFlow作为深度学习用于语音识别的算法开发环境，并在NuMaker-PFM-M487平台上实现语音识别功能，以关键词识别(KeyWord Spotting)的范例程序实现可脱机且实时的语音识别系统。 一套完整的深度学习语音识别系统需要使用两个平台，如图1-1，一为PC端平台，利用TensorFlow与Python撰写完整的深度学习程序代码并训练模型，因本方案使用监督式学习(Supervised Learning)(注1)模式，因此需提供系统大量的训练数据和卷标(Labels)，接着将撷取到的特征用深度神经网络(DNN)模型进行训练，并反复修正训练模型，直到模型达到系统优化状态；二为NuMaker-PFM-M487平台，利用PC所建的深度学习模型与训练结果(模型参数)，在NuMaker-PFM-M487平台完成可实时的语音识别系统。

Nuvoton IoT Structure NuMaker-PFM-M487

图 1-1 语音识别系统流程图

本方案辨识的关键词为10个英文数字：One, Two, Three, Four, Five, Six, Seven, Eight, Nine, Zero，使用NuMaker-PFM-M487开发板并搭配M487 emWin GUI开发平台呈现语音识别结果，当用户对着麦克风说「One」，此方案的LCD面板上会正确地显示的关键词「One」。

注1:监督式学习(Supervised Learning)：所有的问题都有对应的标准答案，亦即用户先将数据做卷标(Label)并在训练的过程中告诉机器对应的答案。

 

 

 

* 注 : Nuvoton 及 NuMicro为新唐科技股份有限公司（Nuvoton Technology Corp.）的商标，本文涉及的其他商标及著作等权利，皆归属于其原所有权人。

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