MCU 语音识别·实战课
📘 30章 完全版
v1.0
01
课程导论
为什么在MCU上做语音识别？应用场景与挑战
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02
语音信号基础
声音物理特性·采样定理·量化编码·音频格式
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03
时域与频域分析
傅里叶变换·短时傅里叶STFT·频谱图解读
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04
MFCC特征提取
梅尔滤波器组·MFCC流程·MCU实现考量
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05
语音预处理
预加重·分帧·加窗·端点检测VAD
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06
噪声抑制基础
谱减法·维纳滤波·MCU轻量化实现
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07
语音增强技术
麦克风阵列·波束成形·自适应滤波
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08
传统语音识别
DTW·HMM-GMM·MCU局限性
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09
深度学习入门
神经网络基础·激活函数·前向/反向传播
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10
卷积神经网络CNN
1D/2D-CNN·池化层·语音识别应用
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11
循环神经网络RNN
RNN结构·LSTM·GRU·序列建模
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12
Transformer与注意力
自注意力·多头注意力·语音任务优势
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13
端到端语音识别
CTC·LAS·RNN-T模型简介
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14
模型轻量化技术(上)
剪枝·权重量化INT8/INT4·知识蒸馏
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15
模型轻量化技术(下)
NAS·MobileNet·TinyML模型设计
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16
TinyML框架
TFLite Micro·CMSIS-NN·Arm NN
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17
模型部署流程
训练→转换→量化→部署→测试 全链路
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18
MCU硬件选型
Cortex-M4/M7/M33·RISC-V·DSP·NPU
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19
内存与计算优化
Flash/RAM管理·算子融合·查表法
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20
唤醒词检测
KWS原理·数据集制作·模型训练
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21
命令词识别
固定/动态命令集·置信度阈值设置
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22
说话人识别
声纹·i-vector/x-vector·MCU简化方案
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23
VAD实战
能量/过零率VAD·轻量模型VAD
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24
离线语音合成
TTS基础·参数/拼接合成·MCU可行性
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25
项目实战(一)
智能家居语音控制·需求·选型·架构
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26
项目实战(二)
模型训练·量化·固件开发
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27
项目实战(三)
调试优化·功耗测试
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28
性能评估
准确率·实时性·内存·功耗测量优化
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29
常见问题与调试
不收敛·过拟合·量化损失·硬件异常
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30
课程总结与展望
未来趋势·边缘AI·学习路径推荐
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