Jeffrey Cross
Jeffrey Cross

Diese drei Kits können helfen, Ihr Projekt mit einer leistungsfähigen KI zu verbinden

Vielleicht haben Sie einen Remote-Pet Feeder oder eine automatische Verriegelung für Ihre Haustür oder einen Roboter - alles gute Herstellerprojekte - gebaut. Meist fehlt jedoch etwas, was sie großartig machen würde: ein bisschen Intelligenz. Was wäre, wenn Ihr Futterspender die Katze und nicht die Eichhörnchen füttern würde, oder Sie könnten Ihre Tür zum Entriegeln auffordern, wenn Ihre Hände voll sind? Und wer wollte keinen Roboter, mit dem Sie sprechen könnten? AI kann ein gutes Projekt erstaunlich machen. Hier sind einige neue Kits, mit denen Sie die Macht der KI in Ihren Projekten nutzen können.

AIY VOICE

Das Herzstück des Google AIY Voice-Setups ist der Voice Hat, ein Add-On-Board für den Raspberry Pi Zero. Der Voice Hat verfügt über keine Sprachverarbeitung an Bord. Dies wird in der Cloud von Google (oder einem anderen Dienst wie Alexa von Amazon) gehandhabt. Der Hat bietet hauptsächlich einen anständigen Lautsprecherverstärker und eine sekundäre Platine mit einem Stereomikrofon.

Der ursprüngliche Voice-Hat mit einem Pi in voller Größe brach eine Reihe von Input-Output-Pins mit Platz heraus, um Servos hinzuzufügen und höhere Lasten (bis zu 500 mA) anzutreiben. Dies macht es einfach, Ihrem sprachgesteuerten Gerät eine Bewegung oder eine andere physische Schnittstelle zu geben. Die neuere Version verwendet den Pi Zero, daher ist sie etwas eingeschränkter - aber der Pi Zero ist eher vorhanden, als dass Sie Ihren eigenen mitbringen müssen.

AIY VISION

Wie das Voice-Kit verfügt auch das AIY Vision-Kit über eine Zusatzplatine für den Raspberry Pi Zero, ein Kartongehäuse und einen Arcade-Button. Dieses Board, das VisionBonnet, hat jedoch die Möglichkeit, die Bildanalyse an Bord ohne die Cloud durchzuführen. Es verwendet einen Intel Movidius MA2450-Vision-Chip zusammen mit dem Raspberry Pi-Kameramodul.

Der MA2450 wurde für Umgebungen mit geringem Stromverbrauch wie Mobiltelefone entwickelt und hilft dem Pi, mit der riesigen Menge an Daten zu arbeiten, die vom Live-Videostream der Kamera generiert werden. Dieses kleine Gerät kann die Eingabe verarbeiten und Gesichter und andere Objekte schnell erkennen.

Der Beispielcode von Google bietet vorab trainierte Modelle für Gesichter, Ausdrücke und Objekte wie Katzen und Hunde. Sie können sogar Ihre eigenen Modelle trainieren, jedoch nicht auf dem Gerät selbst. Dafür müssen Sie in eine Lernumgebung wie TensorFlow von Google eintauchen. Die Klassifizierung, was ein Objekt aus Tausenden von Bildern ist, ist zu intensiv, als dass ein derart kleines Gerät in vernünftiger Zeit durchgeführt werden könnte. Die Rohbildverarbeitung des Geräts ist jedoch immer noch leistungsstark und sehr nützlich, wenn Sie eine reaktionsbasierte, visionsbasierte Schnittstelle ohne einen kostspieligen Computer und eine Grafikkarte erstellen möchten.

Der Formfaktor des Pi Zero lässt keine zusätzlichen Ausbrüche zu, die beim Voice Hat zu finden sind, wie die Transistoren, um hohe Lasten anzusteuern, aber es bricht vier der E / A-Pins des Pi, die Stromversorgung und die Masse aus zusätzliche Ein- und Ausgänge anschließen. Möglicherweise möchten Sie eventuell auch ein stabileres Gehäuse erstellen, da sich die mitgelieferte Kartonage nach einigen Zusammenstellungen abnutzen kann.

MATRIX-STIMME

Die Matrix Voice ist die leistungsfähigste der drei Boards mit einem 8-Kanal-Mikrofon-Array und einem Chip für die Audiobearbeitung. Dies ist das zweite Board von Matrix Labs, dem der teurere Matrix Creator mit mehr Funktionen vorausgeht.

Die Matrix-Platinen verwenden ein FPGA (Field Programmable Gate Array), um die rohen Audioeingaben des 8-Kanal-Mikrofonarrays durch Ausführen von Aufgaben wie Rauschunterdrückung und Strahlformung zu verarbeiten. Das FPGA wurde von Matrix mit vielen der benötigten Audio-Algorithmen vorprogrammiert, aber Sie können sich damit frei basteln. Wie das AIY Voice-Kit werden Spracherkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache, die verwendet werden, um die Sprache der Benutzer in verwertbare Befehle umzuwandeln, von Cloud-Diensten wie Google oder Amazon übernommen.

Die Matrix Voice unterstützt ein paar mehr Funktionen als die AIY Voice, mit Lautsprecherausgang und Kopfhöreranschluss, einem LED-Ring und zusätzlichen E / A-Pins. Wenn Sie die Version mit dem ESP32-Chip erhalten, können Sie die Karte mit oder ohne Raspberry Pi betreiben.

Matrix Labs sieht ihre Boards als Teil einer Plattform von IoT-Geräten und -Anwendungen. Sie haben sogar ein Repository bereitgestellt, mit dem Sie problemlos Apps anderer Benutzer zu Ihrem Matrix-fähigen Pi hinzufügen können.

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Die Verwendung eines Sprachassistenten wie Google Assistant oder Amazon Alexa mit AIY Voice oder Matrix Voice erfordert einige wichtige Einstellungen für diese Dienste. Sie müssen Fragen zu der von Ihnen erstellten App beantworten sowie Token und Anmeldeinformationen erstellen, die Ihr Gerät, Ihre App und die verschiedenen Cloud-Services verbinden. Dieser Prozess ist dokumentiert, aber nicht besonders unkompliziert.

Darüber hinaus sind einige Einstellungen am Pi selbst erforderlich, um die Hardware zu konfigurieren und die Entwicklungsumgebungen und Beispiele zu installieren. Es ist nützlich, Erfahrung mit Linux und / oder der Raspberry Pi-Umgebung zu haben, wenn der Build nicht völlig reibungslos verläuft.

Der große Vorteil all dieser Boards ist die Vorverarbeitung, die sie mit roher Audio- und Videoeingabe machen. Mit den Audiokarten können Sie auf viele KI-Funktionen der Cloud-Dienste wie Google Assistant und Amazon Alexa von einem einfachen Raspberry Pi-Computer aus zugreifen. Warum also nicht dein nächstes Projekt ein bisschen schlau machen?

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