概要
このプロジェクトは、TinyMLとESP32を活用し、適応型ノイズ耐性を持つオフライン音声制御マイクロコントローラーシステムを構築します。
クラウドやインターネット接続なしで、マイクが捉えた音声をESP32上で直接処理し、特定のキーワード（例：「RED」）を認識します。
主な特徴は、ノイズフィルタリング、VAD（音声活動検出）、MFCC特徴抽出、Edge ImpulseでトレーニングされたTinyMLモデルによるキーワードスポットです。
低電力、低遅延、プライバシー保護を重視しており、組み込みシステムやIoTアプリケーション向けのリアルタイム音声インターフェースとして機能します。
想定ユーザーは、組み込みAIソリューションやオフラインでの音声制御を必要とするIoTデバイス開発者です。
互換性・特徴
- TinyML
- ESP32
- Edge Impulse
- IoT
- 組み込みシステム
- 音声制御
基本情報
| ライセンス | MIT |
| Stars | 2 |
| Forks | 1 |
| カテゴリ | ASR / 音声認識 |
| アクティビティ | low |
GitHub: https://github.com/Kesihambigai22/TinyML-Offline-Voice-Control-ESP32