开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何从Google Coral Dev board (迷你)上的PDM麦克风中获得声音？

从Google Coral Dev board (迷你)上的PDM麦克风中获得声音，可以通过以下步骤实现：

硬件准备：确保Google Coral Dev board上的PDM麦克风已正确连接并供电。
软件设置：在Coral Dev board上安装操作系统（例如Coral Linux）和相关的开发工具。
驱动安装：根据Coral Dev board的硬件规格，安装相应的PDM麦克风驱动程序。可以通过官方文档或开发者社区获得相关驱动的安装指南。
配置音频输入：在操作系统中配置音频输入设备为PDM麦克风。具体步骤可能因操作系统版本而异，但通常可以在系统设置或声音设置中找到相关选项。
编写代码：使用适合的编程语言（如Python、C++等），编写代码以从PDM麦克风中获取声音数据。可以使用相关的音频处理库或API来处理和分析声音数据。
测试和调试：运行代码并进行测试，确保能够成功从PDM麦克风中获取声音数据。如果遇到问题，可以通过调试工具和日志来定位和解决问题。
声音应用场景：获得声音数据后，可以根据具体需求进行各种应用开发，如语音识别、语音控制、音频分析等。

腾讯云相关产品推荐：

腾讯云物联网套件：提供完整的物联网解决方案，包括设备接入、数据存储、数据分析等功能。链接：https://cloud.tencent.com/product/iot-suite
腾讯云语音识别：提供高精度的语音识别服务，支持多种语言和场景。链接：https://cloud.tencent.com/product/asr
腾讯云音视频处理：提供音视频处理和分发的解决方案，包括转码、截图、直播等功能。链接：https://cloud.tencent.com/product/mps

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

最新千元边缘AI芯片比拼：谷歌Coral和英伟达Jetson谁更厉害？

Google刚刚在3月份推出了Coral Edge TPU，是一款售价不到1000元人民币的开发板（Coral Dev Board），由Edge TPU模块和 Baseboard 组成。...CUDA核心的NVIDIA麦克斯韦架构显卡，内存4GB LPDDR4，存储则为16GB eMMC 5.1，支持4K 60Hz视频解码。...我们再仔细对比一下就会发现，GTX1080实际上完全无法跟Google的Coral对飚。要知道GTX1080的最大功率为180W，而Coral Edge TPU只有2.5W。...来源：NVIDIA Google Coral Edge TPU Sam毫不掩饰的表达了他对Google Coral Edge TPU的精心设计以及高效率的喜爱。...我们看到Coral在性能/瓦特的对比中，差异如此大的原因，它是一堆电子设备，旨在完成所需的按位操作，基本上没有任何开销。总结为什么GPU没有8位模型？ GPU本质上被设计为细粒度并行浮点计算器。

1.3K2 0

教程 | 如何使用TensorFlow实现音频分类任务

、备选数据集、数据集准备、模型训练、结果提取等都有详细的引导，特别是作者还介绍了如何实现 web 接口并集成 IoT。...这些应用和服务能够以相当好的性能将人类的语音识别成文本，但是其中却没有一个能够分得清麦克风捕捉到的是哪一种声音：人声、动物声音或者音乐演奏声。...这篇文章具体描述了我们选择哪款工具、我们面临的挑战是什么、我们如何用 TensorFlow 训练模型，以及如何运行我们的开源项目。...安装 PyAudio 使用 libportaudio2 和 portaudio19-dev，所以在安装 PyAudio 之前需要先安装这两个工具。...从麦克风中捕捉并处理数据运行 python capture.py 开始从麦克风中无限制地采集数据。默认配置下，它会每 5-7s 将数据输入到神经网络。可以在其中看到之前例子的结果。

3.4K7 1

建立智能的解决方案：将TensorFlow用于声音分类

这样的应用程序和服务能够以一种很不错的质量识别语音然后转换成文本，但没有一个能够对麦克风所捕捉到的不同声音做出判断。 ?...本文描述了我们选择的工具，我们面临的挑战，我们如何训练TensorFlow模型，以及如何运行我们的开源项目。...使用带有音频采集设备的训练模型现在我们有了一些经过训练的模型，是时候添加一些代码来与它们交互了。我们需要从一个麦克风中获取音频数据。因此，我们将使用PyAudio。...-dev，因此你需要安装它们以使其工作。...这些值是神经网络做出的预测。较高的值意味着属于该类的输入文件的几率更高。 2.从麦克风获取和处理数据 python capture.py启动了从麦克风中获取数据的过程。

2K7 1

基于麦克风阵列的现有声源定位技术有_阵列原理

根据本发明的一方面，提供一种使用麦克风阵列对声源定位的方法，所述麦克风阵列为构成正三角形的三个麦克风，所述方法包括建立坐标系，所述坐标系的原点与所述正三角形的重心重合，三个麦克风中的第一麦克风位于坐标系的纵轴上...根据本发明的另一方面，提供一种使用麦克风阵列对声源定位的方法，所述麦克风阵列为构成正三角形的三个麦克风，所述方法包括建立坐标系，所述坐标系的原点与所述正三角形的重心重合，三个麦克风中的第一麦克风位于坐标系的纵轴上...参照图1和图2，在步骤201，建立坐标系，坐标系的原点0(0，0)与第一麦克风a、第二麦克风b、第三麦克风c构成的正三角形的重心重合，三个麦克风中的一个麦克风(例如第一麦克风a)位于坐标系的纵轴上。...，所述坐标系的原点与所述正三角形的重心重合，三个麦克风中的第一麦克风位于坐标系的纵轴上；将正三角形的重心与正三角形的三个顶点连接并延长，从而将以所述正三角形的重心为圆心的全圆周分为6个相等的区间；计算声源分别到达三个麦克风中的第一麦克风...6.一种使用麦克风阵列对声源定位的方法，所述麦克风阵列为构成正三角形的三个麦克风，所述方法包括建立坐标系，所述坐标系的原点与所述正三角形的重心重合，三个麦克风中的第一麦克风位于坐标系的纵轴上；计算声源分别到达三个麦克风中的第一麦克风

7712 0

Python语音识别终极指北，没错，就是指北！

现代语音识别系统已经取得了很大进步，可以识别多个讲话者，并且拥有识别多种语言的庞大词汇表。语音识别的首要部分当然是语音。通过麦克风，语音便从物理声音被转换为电信号，然后通过模数转换器转换为数据。...请对着麦克风讲话并观察 SpeechRecognition 如何转录你的讲话。 Microphone 类请打开另一个解释器会话，并创建识一个别器类的例子。...>>> mic = sr.Microphone() 若系统没有默认麦克风（如在 RaspberryPi 上）或想要使用非默认麦克风，则需要通过提供设备索引来指定要使用的麦克风。...由于麦克风输入声音的可预测性不如音频文件，因此任何时间听麦克风输入时都可以使用此过程进行处理。 >>> with mic as source: ......根据我的经验，一秒钟的默认持续时间对于大多数应用程序已经足够。处理难以识别的语音尝试将前面的代码示例输入到解释器中，并在麦克风中输入一些无法理解的噪音。

3.7K4 0

python语音识别终极指南

现代语音识别系统已经取得了很大进步，可以识别多个讲话者，并且拥有识别多种语言的庞大词汇表。语音识别的首要部分当然是语音。通过麦克风，语音便从物理声音被转换为电信号，然后通过模数转换器转换为数据。...请对着麦克风讲话并观察 SpeechRecognition 如何转录你的讲话。 Microphone 类请打开另一个解释器会话，并创建识一个别器类的例子。...>>> mic = sr.Microphone() 若系统没有默认麦克风（如在 RaspberryPi 上）或想要使用非默认麦克风，则需要通过提供设备索引来指定要使用的麦克风。...由于麦克风输入声音的可预测性不如音频文件，因此任何时间听麦克风输入时都可以使用此过程进行处理。 >>> with mic as source: ......根据我的经验，一秒钟的默认持续时间对于大多数应用程序已经足够。处理难以识别的语音尝试将前面的代码示例输入到解释器中，并在麦克风中输入一些无法理解的噪音。

3.6K7 0

Python语音识别终极指南

现代语音识别系统已经取得了很大进步，可以识别多个讲话者，并且拥有识别多种语言的庞大词汇表。语音识别的首要部分当然是语音。通过麦克风，语音便从物理声音被转换为电信号，然后通过模数转换器转换为数据。...请对着麦克风讲话并观察 SpeechRecognition 如何转录你的讲话。 Microphone 类请打开另一个解释器会话，并创建识一个别器类的例子。...>>> mic = sr.Microphone() 若系统没有默认麦克风（如在 RaspberryPi 上）或想要使用非默认麦克风，则需要通过提供设备索引来指定要使用的麦克风。...由于麦克风输入声音的可预测性不如音频文件，因此任何时间听麦克风输入时都可以使用此过程进行处理。 >>> with mic as source: ......根据我的经验，一秒钟的默认持续时间对于大多数应用程序已经足够。处理难以识别的语音尝试将前面的代码示例输入到解释器中，并在麦克风中输入一些无法理解的噪音。

4K4 0

Python语音识别终极指北，没错，就是指北！

现代语音识别系统已经取得了很大进步，可以识别多个讲话者，并且拥有识别多种语言的庞大词汇表。语音识别的首要部分当然是语音。通过麦克风，语音便从物理声音被转换为电信号，然后通过模数转换器转换为数据。...请对着麦克风讲话并观察 SpeechRecognition 如何转录你的讲话。 Microphone 类请打开另一个解释器会话，并创建识一个别器类的例子。...>> mic = sr.Microphone() 若系统没有默认麦克风（如在 RaspberryPi 上）或想要使用非默认麦克风，则需要通过提供设备索引来指定要使用的麦克风。...由于麦克风输入声音的可预测性不如音频文件，因此任何时间听麦克风输入时都可以使用此过程进行处理。...根据我的经验，一秒钟的默认持续时间对于大多数应用程序已经足够。处理难以识别的语音尝试将前面的代码示例输入到解释器中，并在麦克风中输入一些无法理解的噪音。

3K2 0

这一篇就够了 python语音识别指南终极版

现代语音识别系统已经取得了很大进步，可以识别多个讲话者，并且拥有识别多种语言的庞大词汇表。语音识别的首要部分当然是语音。通过麦克风，语音便从物理声音被转换为电信号，然后通过模数转换器转换为数据。...请对着麦克风讲话并观察 SpeechRecognition 如何转录你的讲话。 Microphone 类请打开另一个解释器会话，并创建识一个别器类的例子。...>>> mic = sr.Microphone() 若系统没有默认麦克风（如在 RaspberryPi 上）或想要使用非默认麦克风，则需要通过提供设备索引来指定要使用的麦克风。...由于麦克风输入声音的可预测性不如音频文件，因此任何时间听麦克风输入时都可以使用此过程进行处理。 >>> with mic as source: ......根据我的经验，一秒钟的默认持续时间对于大多数应用程序已经足够。处理难以识别的语音尝试将前面的代码示例输入到解释器中，并在麦克风中输入一些无法理解的噪音。

6.3K1 0

python语音识别终极指南

现代语音识别系统已经取得了很大进步，可以识别多个讲话者，并且拥有识别多种语言的庞大词汇表。语音识别的首要部分当然是语音。通过麦克风，语音便从物理声音被转换为电信号，然后通过模数转换器转换为数据。...请对着麦克风讲话并观察 SpeechRecognition 如何转录你的讲话。 Microphone 类请打开另一个解释器会话，并创建识一个别器类的例子。...>>> mic = sr.Microphone() 若系统没有默认麦克风（如在 RaspberryPi 上）或想要使用非默认麦克风，则需要通过提供设备索引来指定要使用的麦克风。...由于麦克风输入声音的可预测性不如音频文件，因此任何时间听麦克风输入时都可以使用此过程进行处理。 >>> with mic as source: ......根据我的经验，一秒钟的默认持续时间对于大多数应用程序已经足够。处理难以识别的语音尝试将前面的代码示例输入到解释器中，并在麦克风中输入一些无法理解的噪音。

4.3K8 0

Python语音识别终极指北，没错，就是指北！

现代语音识别系统已经取得了很大进步，可以识别多个讲话者，并且拥有识别多种语言的庞大词汇表。语音识别的首要部分当然是语音。通过麦克风，语音便从物理声音被转换为电信号，然后通过模数转换器转换为数据。...请对着麦克风讲话并观察 SpeechRecognition 如何转录你的讲话。 Microphone 类请打开另一个解释器会话，并创建识一个别器类的例子。...>>> mic = sr.Microphone() 若系统没有默认麦克风（如在 RaspberryPi 上）或想要使用非默认麦克风，则需要通过提供设备索引来指定要使用的麦克风。...由于麦克风输入声音的可预测性不如音频文件，因此任何时间听麦克风输入时都可以使用此过程进行处理。 >>> with mic as source: ......根据我的经验，一秒钟的默认持续时间对于大多数应用程序已经足够。处理难以识别的语音尝试将前面的代码示例输入到解释器中，并在麦克风中输入一些无法理解的噪音。

5.2K3 0

TensorFlow换logo发布2.0版，携手吴恩达等推两门训练课程

大数据文摘编辑部出品今天凌晨，TensorFlow开发者峰会（TensorFlow Dev Summit 2019）在美国加州桑尼维尔市Google Event Center举行，此次峰会是第三届，据媒体称这次的规模比前两次都要大...三款全新硬件产品发布 Coral 的本质构建智能设备的平台，硬件组件就是之前谷歌发布的 ASIC——Edge TPU，开发板是个完全集成的系统，它被设计成构建在载板上的系统模块（SoM）。...Coral USB加速器包含Edge TPU、32位Arm Cortex-M0 +微处理器、16KB闪存和2KB RAM，可以在任何64位Arm或Debian Linux支持的x86平台上以USB 2.0...Coral Dev Board的SOM和Coral USB加速器的PCle版本均可批量购买。...，来帮助有兴趣学习如何使用TensorFlow 2.0的初学者入门。

1.2K2 0

5G Edge-XR 中的音频处理

5G Edge-XR 项目概述 5G Edge-XR 利用 5G 网络传输加上云上处理，使得用户能够从每个角度观看体育赛事，获得完全身临其境的体验。...在不久的将来，用户将在智能手机、平板电脑、AR 和 VR 耳机和电视等设备上获得极好的 XR 体验。 5G Edge-XR项目的体验端到端链如下图1所示。...“音频对象”这一术语也用于描述任何可以添加或删除声音场景/合成的音频内容。例如网球比赛直播中网球中拍子击打的声音，裁判、解说员的麦克风信号等。...三角测量方法因捕获装置的不同而不同，但通常是利用不同麦克风对信号之间的到达时间差 (TDOA) 来实现的。知道这些麦克风的位置，可以将源定位在两个麦克风之间的双曲线路径上。...如果在其他麦克风中接收到相同的信号源，就会出现额外的双曲线，而产生的曲线之间的重叠使信号源的准确定位/三角定位成为可能。

7042 0

开源项目：基于 FPGA 的会议系统设计

1.3 主要技术特点（1）采用四麦克风阵列采集声音信息，并通过硬件电路将麦克风阵列输出 PDM 信号直接转换为 I2S 信号送入 FPGA 中处理。...（2）使用 python 编写的 TDOA 算法进行声源定位，即先通过 GCC-PHAT 算法得出不同麦克风芯片接收到声音的时延，再通过几何关系计算出声源所在的角度。...1.5 主要创新点（1）采用了数字麦克风芯片，抗干扰能力较强，且在使用时外围电路简单；使用四芯片麦克风阵列采集声音信号，使得其在 360°平面内对声源方向角度的分辨率大大提高。...2.2 各模块介绍 2.2.1 麦克风阵列模块系统采用由 KNOWLES 公司制造的性能优良的 MEMS 数字麦克风芯片 SPU0414HR5H，可识别频率在 100Hz~10kHz 范围内的声音信号...选用四芯片麦克风阵列采集声音信号，输出四路 PDM 信号到 AC108 芯片中进行解调，输出 PCM 信号送入 FPGA 中进行处理。

1.7K2 1

Linux音频系统编程之芯片平台适配功放Codec Driver解读

硬件原理图通过项目相应原理图确认使用的哪组 I2S 及其相应的引脚、复用；通过相应原理图确认为实现外挂 Codec 与主控间的通讯而使用的哪组 I2C；例如麦克风 PDM接口的接线图，一方面保证引脚配置...外挂 I2C 的 I2C 地址？例如TAS5805 Datasheet 中的从机地址，一定要根据项目实际的电路图中ADR引脚的上拉电阻决定的 3....，如timeout / error 等；一般I2C timeout 的原因主要有 : device端本身就没有回ACK，表现为I2C_ACKERR，大多是slave（从设备）问题，从设备上电是否符合...BTL模式，否则会出现无声音的问题。...配置 I2C 从机地址，当频繁的操作I2C 的时候，出现少部分写入Timeout 查看从机设备的上拉电阻是否按照Datasheet 标准来的按照流程配置好Codec的音频通路以及I2C Addr

2.5K3 0

令人激动的语音UI背后

无论房间的声学特性如何，不管产品放在房间的哪个位置，都期望可靠的声音识别，希望语音UI即使在中等噪音的环境噪声下也能工作。...MEMS集成电路往往是廉价的，它们也可以与具有PDM (脉冲数字调制)端口的处理器直接接口，而不需要昂贵的A/D转换器。一致性: 麦克风阵列的可预测功能要求阵列中的多个指标匹配良好。...这看起来可能很简单，就像将扬声器的反相信号与来自麦克风的信号混合，稍加延迟，以弥补声音从扬声器传到麦克风所需的时间。...仅仅测量扬声器的声学输出是不够的，因为用于许多语音UI产品的外壳可以直接从扬声器传到麦克风上。考虑下一页图7所示的图。这个图表显示了用外部参考麦克风测量扬声器的 THD。...在检查了这些效果之后，工程师和产品设计团队可以为产品获得更可靠的性能。

1.5K4 0

深度学习增强毫米级计算机，288 微瓦运行神经网络

这些微型计算机主要用于为医疗设备和物联网提供更加智能、更小的传感器。像麦克风、摄像头这些传感器，一般是用作其他智能设备的眼睛和耳朵，必须保持时刻警觉，因此对能耗的要求很高。...在会议上，他们展示了自己的微尘设计，仅使用几纳瓦的功率执行任务，比如区分开过去的汽车的声音，或测量温度和光照等级。...目前，业界尚没有统一的方法实现这样一点，硬要说有的话，就是“智能电路设计”。 ? Sylvester表示，在内存方面研究是如何权衡提升性能的一个很好的例子。...以前的微尘计算机使用8千字节的SRAM，性能相当低。要录制视频和声音，微型计算机需要更多的内存。因此，他们与台积电合作，在电路板上嵌入闪存。现在，他们可以制造具有1兆字节存储空间的小型计算机。...“很多运动检测摄像机拍摄到的是在风中移动的树枝，这对安防而言并没有什么帮助，”Blaauw说。

6559 0

一文带你众览Google IO 2019上的人工智能主题演讲

在本次演讲上，Google的工程师通过示例展示了从机器学习模型训练到部署到移动终端的完整流程，并给出了三种可选方法： MLKit TensorFlow Lite TensorFow js 后面还演示了微控制器上的机器学习...Swift for TensorFlow 我没接触过IOS上的编程，这部视频我没看，从官方网站上找到的资料。...演讲中举了一个联合学习的例子：GBoard。随后讲解了该技术如何在Google产品的生产中部署，以及TensorFlow Federated如何使研究人员能够在自己的数据集上模拟联合学习。...Google Coral介绍：构建设备上的AI 该演讲介绍了Google的最新AI计算边缘设备：Google Coral，它可以应用在广泛的IoT设备上。...Google的目标是打造一个生态系统，所以除了Coral board，还有Coral USB、Coral SOM，以及丰富的摄像头、传感器等外设，通过GPIO口可以和RasPi外设兼容。

7872 0

TensorFlow Hub 更新了，有你期待的功能吗？

自推出以来，Google发布了数百个模型，有些是通用模型，并可针对特定任务进行微调，而一些模型则更为专业，即使在数据较少或计算能力较弱的情况下，也可以帮助您获得更快、更智能的 ML 应用。...Google在 TensorFlow World 上发布了三个重要公告：模型集已扩展至 SavedModel 以外，目前有 TensorFlow.js、TensorFlow Lite 和 Coral...最近Google发布了使用 TensorFlow Hub 进行文本分类 (Text classification with TensorFlow Hub) 的 Colab，以演示如何使用 tf.keras...诚邀您试用全新的 TF Hub，并在 GitHub 组件上提交错误报告，体验新功能请求。如果您有兴趣参与在 TensorFlow Hub 上发布模型，请点击此处。.../js/ TensorFlow Lite https://tensorflow.google.cn/lite Coral https://coral.withgoogle.com/ 社区 https:/

1.1K2 0

如何在 NVIDIA Jetson 开发板上运行类似 ChatGPT 的 LLM

你可能会问，如何实现呢？嗯，看看下面的硬件示意图，主演们包括Respeaker USB麦克风阵列、强大的NVIDIA Jetson单板计算机以及迷人的蓝牙扬声器。...奇迹就在眼前展开：麦克风阵列轻松捕捉到你的声音，而Jetson开发板则展示其计算能力，对音频数据进行处理。然后，欢呼雀跃！...语音助手的机器学习管道让我们揭开语音助手背后的神奇机器学习流程。准备好了吗？我们将一步步解析这个过程，来看看软件图示吧：麦克风输入：我们的冒险从用户的声音通过可靠的麦克风捕捉开始。...如何在 Nvidia Jetson 板上运行大型语言模式在这个项目中，我们将探索 FastChat 存储库的特性和功能。...我探索了如何在 NVIDIA Jetson 上设置和运行类似 ChatGPT 的大型语言模型，使您能够在本地拥有对话式 AI 功能。这个故事中引用的所有代码都可以在Github 存储库中找到。

9382 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭