Edge Impulse解決方案之Recognize sounds from audio教學實作

接續前面文章,接下來進行Recognize sounds from audio教學實作,請同時參閱官方教學文章。本文為了方便說明,就直接使用Running faucet預建資料集,若想自行製作資料集就請參考官方教學文章之說明。首先,下載資料集並解壓縮,使用以下命令將資料集上傳至Edge Impulse平台:

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Edge Impulse解決方案之Continuous motion recognition教學實作

接續前面文章,接下來進行Continuous motion recognition教學實作,過程中請同步閱讀官方教學文章。本文為了方便說明,就直接使用Prebuilt dataset : Continuous gestures資料集,若想自行製作資料集請參考官方教學文章之說明。首先,下載資料集並解壓縮,在Node.js command prompt中使用以下命令將資料集上傳至Edge Impulse平台:

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Edge Impulse解決方案之軟硬體環境設置

本次在tinyML Summit 2020會場,有遇到新創企業的Edge Impulse的CEO,談到其平台已經開放,希望我這邊使用並做反饋。因此以官方說明文件做為基礎,接下來會有一系列文章分享該解決方案之使用心得。本文是系列的第一篇,說明環境設置部份;開發主機使用Windows 10作業系統,用到的是B-L475E-IOT01A開發板,此開發板可由天瓏書局處購得。第一步,到此申請帳號密碼,才能使用該解決方案。接著,在Windows上下載與安裝Python 2.7(python-2.7.17.amd64.msi),下載與安裝Node.js v12(node-v12.16.1-x64.msi),以及下載與安裝ST Link驅動程式:

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