04 / AI
Riconoscimento di eventi e stati da segnali audio o sensori, con elaborazione del segnale e inferenza valutate anche su microcontrollore.
Piattaforme e strumenti seguono il tuo contesto. Alcuni esempi:
AI
Dati da audio, sensori e segnali nel tempo
Audio · sensori · campionamentoFonti e condizioni di misura
Finestre · filtri · normalizzazionePreparazione del segnale
Spettri · statistiche · andamentoInformazioni dal segnale
Eventi · stati · anomalieObiettivi definiti sul caso reale
PC · edge · microcontrolloriMemoria e tempi disponibili
Rumore · variabilità · latenzeVerifica in condizioni realistiche
Le tecnologie indicate sono esempi.
Supporto tecnico integrato nel tuo team, con strumenti e metodi di lavoro condivisi.
PERIMETRO TECNICO
Campionamento, rumore e finestra temporale influenzano ciò che il modello può riconoscere. Il lavoro comprende acquisizione, preprocessing e scelta delle caratteristiche prima della classificazione. Le prove separano registrazioni e condizioni di acquisizione per evitare che segmenti quasi identici compaiano sia nell’addestramento sia nel test.
Concordo eventi da riconoscere, posizione del sensore, frequenza di acquisizione e tempo utile per la decisione. Posso contribuire alla catena del segnale o al classificatore nello stack del cliente, documentando formati, preprocessing e collegamento con la logica applicativa.
Si separano registrazioni e condizioni di acquisizione tra sviluppo e test, includendo rumore e segnali non appartenenti alle classi previste. Si misura il ritardo dell’intera catena, dalla finestra di acquisizione all’esito, oltre al solo tempo di esecuzione del modello.
Catena di elaborazione, modello, implementazione e report su dati separati. Il classificatore audio bare-metal del catalogo mostra un possibile percorso verso l’inferenza C senza sistema operativo.
Servono registrazioni rappresentative, frequenza di campionamento, eventi da distinguere e vincoli del dispositivo.
Si valuta sul target con il segnale previsto, considerando acquisizione, preprocessing, memoria e calcolo disponibili. Il modello e il runtime seguono questi vincoli.
Come portare l'intelligenza artificiale audio su un MCU bare-metal: dalla raccolta dei campioni all'inferenza in C, con un processo ripetibile e un'API minimale pronta per qualsiasi toolchain.
IL PROSSIMO PASSO
