共享实验
共享章节汇集了跨多个 TinyML 平台的通用概念和技术。本节探讨适用于各种硬件的机器学习原理，包括模型优化策略、嵌入式系统设计模式以及跨平台部署技巧。通过这些共享知识，您将建立对 TinyML 的全面理解，能够在不同设备之间迁移和适应技术方案。无论是 Arduino、ESP32 还是树莓派开发者，这里都能为您提供通用的 TinyML 技能和最佳实践。
章节目录
探索涵盖多种 TinyML 硬件平台通用概念与技术的实验，提升你对嵌入式机器学习的理解。
深入了解关键词检测（KWS）的基础知识，以及特征工程（尤其是梅尔频率倒谱系数 MFCC）在提升 TinyML 音频分类模型中的关键作用。
深入探索 Edge Impulse 中的 DSP 频谱特征模块，聚焦于 TinyML 应用中惯性传感器数据的特征提取原理。