dsp.
Обработка аудио на ESP32
В этой статье я хочу поделиться своим опытом портирования проекта распознавания музыкальных жанров аудиозаписей на ESP32-C3. Исходный проект взят из репозитория книги TinyML-Cookbook_2E.При анализе речи или других звуков важно выделить такие характеристики, которые отражают строение сигнала, но при этом не зависят от конкретных слов, громкости и других мешающих факторов. Для этого используют cepstrum, mel-cepstrum и MFCC - это шаги преобразования, которые переводят звук в удобную для анализа форму.Краткое описание алгоритма
Знакомство с AI, собеседование и основы DSP
Пару месяцев назад я проходил собеседование, где требовался некоторый опыт в DSP, и на вопрос, является ли CIC фильтр БИХ или КИХ, я ответил, что КИХ, на что мне ответили, что раз там в структуре рекурсия, то он именно БИХ. Я несколько удивился, но понял ход рассуждений собеседующего и в принципе согласился с таким подходом. Мой давний опыт с CIC фильтрами касался программирования DDC GrayChip и Analog Devices и моделирования трактов SDR на С и в Octave, при этом в качестве имплементации CIC для моделей я использовал всем хорошо известную функцию скользящего прямоугольного окна.
