Description
La reconnaissance vocale, les commandes vocales, les gestes ou la reconnaissance d’image sont possibles avec les applications TensorFlow. Le Cloud est incroyablement robuste, mais la connexion continue nécessite de l’énergie et une connectivité qui ne sont peut-être pas disponibles. Edge Computing gère des tâches distinctes telles que déterminer si quelqu’un a dit 'oui' et répond en conséquence. L’analyse audio se fait sur la combinaison MicroMod plutôt que sur le web. Cela réduit considérablement les coûts et la complexité tout en limitant les fuites potentielles de renseignements personnels.
Cette carte comprend deux microphones MEMS (un avec interface PDM, un avec interface I2S), un accéléromètre 3 axes ST LIS2DH12, un connecteur pour interface à une caméra (vendu séparément) et un connecteur Qwiic. Un connecteur USB-C moderne facilite la programmation et nous avons rendu disponible le connecteur JTAG pour les utilisateurs plus avancés qui préfèrent utiliser la puissance et la vitesse des outils professionnels. Nous avons même ajouté un cavalier pratique pour mesurer la consommation de courant pour les tests de faible puissance.
Caractéristiques :
- M.2 MicroMod Keyed-E H4.2mm 65 pins SMD Connector 0.5mm
- Microphone numérique I2C MEMS PDM Invensense ICS-43434 (COMP)
- Microphone numérique PDM MEMS PDM Knowles SPH0641LM4H-1 (IC)
- Batterie au lithium ML414H-IV01E pour RTC
- Accéléromètre ST LIS2DH12TR (3 axes, ultra faible puissance)
- Connecteur FPC 24 broches 0,5 mm (connecteur caméra Himax)
- USB - C
- Connecteur Qwiic
- Prise MicroSD
- Phillips #0 M2.5x3mm vis incluse
