一种基于TinyML与ChatGPT的智能检测方法与流程

本发明涉及计算机数据处理，具体来说是一种基于tinyml与chatgpt的智能检测方法。

背景技术：

1、在当今的信息化社会，音频检测技术在众多领域都发挥着至关重要的作用，如智能家居控制、安防监控、医疗健康等。传统的音频检测技术主要基于手工特征提取和经典机器学习算法，这种方法在大多数标准化场景中表现尚可。然而，随着物联网设备和嵌入式设备的普及，对于实时、高效和准确的音频检测提出了新的要求。

2、然而，现有的技术存在以下主要不足：

3、1.数据依赖性：传统方法高度依赖于大量的真实数据样本。在很多实际应用中，尤其是新兴的应用场景，相关的真实数据难以获取，这导致模型训练的困难和泛化能力的不足。

4、2.计算资源限制：众多先进的音频检测算法和模型需要高昂的计算成本。这些模型在资源丰富的环境下可能运行流畅，但在资源受限的嵌入式或物联网设备上则面临巨大挑战。

5、3.数据生成技术的局限性：尽管有尝试利用文本到音频的转换工具生成模拟数据，但由于这些数据与真实场景存在差异，可能导致模型在实际应用中的效果不佳。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于提供一种基于tinyml与chatgpt的智能检测方法，可以有效解决背景技术中所涉及的问题。

2、为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：

3、一种基于tinyml与chatgpt的智能检测方法，包括以下步骤：

4、s1：利用chatgpt生成文本数据，并通过文本到音频的转换工具将文本转换为音频文件，形成数据集；

5、s2：利用tensorflow框架对所述数据集进行机器学习模型的训练；

6、s3：利用模型轻量化技术转换所述机器学习模型的格式，并将其部署到微控制器上；

7、s4：通过微控制器读取实时音频输入数据进行推理，输出分类结果。

8、进一步的，所述文本数据包括由chatgpt根据提供的文本提示生成的文本。

9、进一步的，所述文本到音频的转换工具为audioldm。

10、进一步的，所述机器学习模型的训练使用tensorflow框架进行。

11、进一步的，来自麦克风的实时音频输入被传输至微控制器模块，模型读取输入数据进行推理，并根据需求添加触发操作。

12、进一步的，所述基于tinyml与chatgpt的智能检测方法进一步包括：利用chatgpt生成一些与原始数据集相似的新样本，并将其添加到训练数据集中以增强模型的泛化能力。

13、进一步的，所述数据集包含大量音频样本，每个样本都有一个类标签，用于识别声音的类型。

14、与现有技术相比，本发明专利具有如下有益效果：

15、1.高效的数据生成：通过利用chatgpt生成文本数据并将其转换为音频文件，本发明能够快速且高效地生成大量与真实场景相似的数据。这不仅大大简化了数据收集和标注的过程，还确保了生成数据的真实性和多样性，从而提高模型的训练质量和泛化能力。

16、2.资源优化的模型训练和部署：本发明利用tinyml技术和模型轻量化技术，确保机器学习模型能够在资源受限的嵌入式设备上流畅运行。这解决了传统音频检测模型在资源受限环境中的部署和运行问题。

17、3.实时音频检测：通过微控制器实时读取和处理音频输入数据，本发明能够实时进行音频检测并输出分类结果，满足各种实时应用的需求。

18、4.增强的模型泛化能力：本发明利用chatgpt生成的与原始数据集相似的新样本，丰富了训练数据集，从而增强了模型的泛化能力，使其在各种不同的场景中都能表现出色。

19、5.全面的声音类型识别：由于数据集中包含大量音频样本，每个样本都有一个类标签，本发明能够识别多种声音类型，满足多样化的应用需求。

20、6.自动化的触发操作：根据实时音频检测的结果，本发明可以根据需求添加触发操作，例如向手机发送通知，进一步提高应用的实用性和用户体验。

技术特征：

1.一种基于tinyml与chatgpt的智能检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于tinyml与chatgpt的智能检测方法，其特征在于：所述文本数据包括由chatgpt根据提供的文本提示生成的文本。

3.根据权利要求1所述的基于tinyml与chatgpt的智能检测方法，其特征在于：所述文本到音频的转换工具为audioldm。

4.根据权利要求1所述的基于tinyml与chatgpt的智能检测方法，其特征在于：所述机器学习模型的训练使用tensorflow框架进行。

5.根据权利要求1所述的基于tinyml与chatgpt的智能检测方法，其特征在于：来自麦克风的实时音频输入被传输至微控制器模块，模型读取输入数据进行推理，并根据需求添加触发操作。

6.根据权利要求1所述的基于tinyml与chatgpt的智能检测方法，其特征在于：进一步包括：利用chatgpt生成一些与原始数据集相似的新样本，并将其添加到训练数据集中以增强模型的泛化能力。

7.根据权利要求1所述的基于tinyml与chatgpt的智能检测方法，其特征在于：所述数据集包含大量音频样本，每个样本都有一个类标签，用于识别声音的类型。

技术总结本发明公开了一种基于TinyML与ChatGPT的智能检测方法。首先，通过ChatGPT生成与音频场景相似的文本数据，并使用AudioLDM转换工具将文本转化为音频文件。接着，利用TensorFlow框架对所得数据集进行模型训练，并采用模型轻量化技术，如剪枝、量化等，使模型适应微控制器的运行环境。在实际应用中，微控制器实时捕获音频输入数据，模型进行推理并输出分类结果。根据推理结果，微控制器执行预设的触发操作，如控制设备或发送通知。本发明提供了一个高效、实用且具有广泛应用前景的音频检测方法。技术研发人员：高晨,赵鑫鑫,姜凯,李锐受保护的技术使用者：山东浪潮科学研究院有限公司技术研发日：技术公布日：2024/3/11