Riconoscimento di parole chiave (keyword spotting)
Piccolo modello audio sempre attivo che ascolta in attesa di una parola o frase specifica, come una parola di attivazione, e avvia un processo più grande solo quando la sente.
Il riconoscimento di parole chiave, o keyword spotting, è una delle applicazioni TinyML più diffuse. Un microfono invia brevi frame audio a una rete neurale compatta che restituisce la probabilità di alcune parole chiave su cui è stata addestrata. Poiché il modello è piccolo, gira di continuo su un microcontrollore o su un DSP a basso consumo con una frazione minima del bilancio energetico del processore principale, che intanto resta in deep sleep.
Il progetto scambia vocabolario con efficienza: il modello riconosce una manciata di parole, non il parlato libero, e una volta attivato passa il controllo a un riconoscitore vocale nel cloud o sul dispositivo. L’accuratezza dipende molto dal rumore e dagli accenti presenti nei dati di addestramento, e le false attivazioni sprecano energia e infastidiscono gli utenti. La guida TinyML: machine learning sui microcontrollori usa il keyword spotting come esempio svolto.
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