一、摘要 在家中睡眠期间对人体生命体征进行实时监测对于实现及时检测和救援至关重要。然而，现有的用于监测人类生命体征的智能设备存在高复杂性、高成本、侵入性或低准确性的缺点。因此，迫切需要开发一种简化、无干扰、舒适、低成本的睡眠实时监测系统。在本研究中，基于低成本的压电陶瓷传感器开发了一种新型智能枕头。 阅读全文
现代语音增强算法利用大量递归神经网络(RNNs)实现了显著的噪声抑制。然而，大型RNN限制了助听器硬件(hearing aid hardware，HW)的实际部署，这些硬件是电池供电的，运行在资源受限的微控制器单元(microcontroller units，MCU)上，内存和计算能力有限。在这项工 阅读全文
摘要 基于毫米波的手势识别技术提供了良好的人机交互体验。先前的工作专注于近距离手势识别，但在范围扩展方面不够，即他们无法识别距离相当大的噪声运动超过一米的手势。在本文中，我们利用一种新的数据处理方法和定制的人工卷积神经网络（CNN）设计了一个远程手势识别模型。首先，我们将手势分解为多个反射点，并提取 阅读全文
概要 现代基于深度学习的模型在语音增强任务方面取得了显著的性能改进。然而，最先进模型的参数数量往往太大，无法部署在现实世界应用的设备上。为此，我们提出了微小递归U-Net（TRU-Net），这是一种轻量级的在线推理模型，与当前最先进的模型的性能相匹配。TRU-Net的量化版本的大小为362千字节，足 阅读全文
简介 在过去的几十年里，许多机器学习（ML）方法被引入来分析呼吸周期的声音，包括爆裂声、咳嗽声和喘息声[1-6]。然而，几乎所有传统的ML模型都完全依赖于手工制作的功能。此外，需要高度复杂的预处理步骤来利用设计的特征[4-6]。因此，仅仅基于ML的模型可能对肺部声音中的外部/内部噪声不具有鲁棒性，并 阅读全文
鸟叫声识别在鸟类保护中具有重要意义。通过适当的声音分类，研究可以自动预测该地区的生活质量。如今，深度学习模型被用于对鸟类声音数据进行高精度的分类。然而，现有的大多数鸟类声音识别模型的泛化能力较差，并且采用复杂的算法来提取鸟类声音特征。为了解决这些问题，本文构建了一个包含264种鸟类的大数据集，以增强 阅读全文
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 前言 虽然血压（BP）的测量现在广泛地由自动无创血压（NIBP）监测设备进行，因为它们不需要熟练的临床医生，也不存在并发症的风险，但其准确性仍存疑。本研究开发了一种新的基于端到端深度学习的算法，该算法直接 阅读全文
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 概要 手势识别是智能教育领域的关键技术，毫米波信号具有分辨率高、穿透能力强等优点。本文介绍了一种基于毫米波雷达的高精度、鲁棒的手势识别方法。该方法包括用毫米波雷达模块捕获手部运动的原始信号，并对接收到的雷 阅读全文
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 关键词识别 (KWS) 是人机界面的主要组成部分。 KWS 的目标是在低误报 (FA) 率下最大化检测精 度，同时最小化占用空间大小、延迟和复杂性。为 了实现这些目标，我们研究了卷积循环神经网络 (CRN 阅读全文
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 声音事件的分类精度与特征提取有很强的关系。本文将深度特征用于环境声音分类（ESC）问题。深层特征是通过使用新开发的卷积神经网络（CNN）模型的全连接层来提取的，该模型通过频谱图图像以端到端的方式进行训练。 阅读全文
