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摘要
为了解决云端机器学习在成本、延迟、可靠性、隐私等方面的问题，运用微型机器学习（Tiny Machine Learning, TinyML）技术，利用TensorFlow机器学习平台，实现了语音数据集的导入、预处理并通过短时傅里叶变换生成频谱图和分类；在PC端构建深度学习网络，对频谱图进行机器学习训练，对模型进行验证和评估；将评估性能良好的模型进行转化，生成适合微控制器运行的TFLite模型文件，实现语音关键词在微控制端的采集、推断、识别，并驱动控制小车行进。
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单位中国矿业大学; 电气学院; 中国矿业大学（北京）
