dual_core_micro_speech.py

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# Beispiel für Dual-Core-MicroSpeech
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# Dieses Beispiel führt den MicroSpeech-Schlüsselworterkenner auf dem HE-Kern aus und leitet
# erkannte Schlüsselwörter an den HP-Kern weiter. Der HP-Kern bleibt frei für andere Aufgaben
# (z. B. Bildverarbeitung), während die Schlüsselworterkennung kontinuierlich im
# Hintergrund auf dem stromsparenden Kern läuft.
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# Das eingebaute MicroSpeech-Modell erkennt nur die Schlüsselwörter "Yes" und "No".

import time
import openamp


def task_callback(src_addr, data):
    print("Heard:", data.decode())


@openamp.async_remote(task_callback)
async def task1(ept):
    from ml.apps import MicroSpeech
    speech = MicroSpeech(gain_db=24)
    while True:
        label, scores = speech.listen(timeout=0, threshold=0.70)
        if label:
            ept.send(label)


# Den HE-Kern starten.
rproc = openamp.RemoteProc(0x80320000)
rproc.start()

while True:
    time.sleep(1)