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オーディオ認識ソリューション

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eDesignSuite

Edge Impulseを使用すると、軽量な機械学習モデルやDNNモデルを組み込んだインテリジェントなデバイス・ソリューションを構築することができます。クラウドベースのソリューションにより、データの収集と保存、データの特徴抽出、ML / DNNモデルの学習と組み込みコードへの変換、STM32マイクロコントローラでのモデル展開の複雑さが軽減されます。エンジニアは、ローカルなAIフレームワークをインストールしなくても、1回ファンクション・コールするだけでモデルを作成し、STM32にエクスポートできます。できるだけ高速でエネルギー効率を良くするために、今では、生成されるすべてのニューラル・ネットワークがSTM32Cube.AIを利用しており、ファームウェアはSTM32CubeMXを使用して完全にカスタマイズすることが可能です。

機械学習(ML)モデルをマイコンに展開することは、ここ数年できわめて注目される開発であり、小型のバッテリ駆動機器で複雑な動きの検出、音の認識、画像の分類、センサ・データの異常検出が可能になります。組込み系のすべての開発者が、これらのモデルの構築と展開を利用できるようにするために、STとEdge Impulseは共同して、STM32CubeMXとSTM32Cube.AIのサポートをEdge Impulseへ統合しました。Edge Impulse Cloudは、ローカルのSTM32Cube.AIを介してニューラル・ネットワークをエクスポートできるため、STM32CubeMXプロジェクトで稼働するCMSIS PACKの効率を大幅に向上させることが可能です。これにより開発者は、データの収集、モデルの構築、あらゆるSTM32マイクロコントローラへの展開を簡単に行うことができます。