Teoretycznie są świetne, ale w czasie ich premiery (kwiecień 2022) brakowało dokumentacji lub była ona tylko w języku chińskim, a korzystanie z nich było dość trudne, jak można wnioskować na podstawie niektórych komentarzy do wcześniejszych artykułów na temat jednostek tego rodzaju. Teraz jednak firma DFRobot wprowadziła do swojej oferty moduł: „Gravity: Offline Voice Recognition Sensor — I²C & UART” ze wsparciem dla programowania w Arduino. Całość wydaje się dosyć łatwa do dostosowania względem własnych potrzeb, jak zobaczyć można w dalszej części źródłowego artykułu (zawarto tam m.in. przykłady kodu dla układu).
Specyfikacja modułu Gravity Voice Recognition:
* Moduł rozpoznawania głosu — WS-2520-TR z nieustalonym obecnie mikrokontrolerem. Posiada on zdolność do rozróżniania 121 powszechnie używanych stałych poleceń głosowych, jedno stałe słowo budzenia. Możliwość douczenia jednej dodatkowej frazy budzenia i 17 komend zdefiniowanych przez użytkownika;
* Wyjście audio — wbudowany głośnik i interfejs dla zewnętrznego;
* Wejście audio — dwa mikrofony o czułości -28 dB;
* Interfejs hosta — I²C (adres 0x64) oraz UART poprzez 4-pinowe złącze: „Gravity”. Układ kompatybilny z mikrokontrolerami 3,3 V, jak i 5 V;
* Dioda LED zasilania (czerwona), dioda LED stanu rozpoznawania (niebieska);
* Napięcie zasilania — od 3,3 do 5 V;
* Maksymalny prąd — poniżej 370 mA (przy zasilaniu 5 V);
* Wymiary — 49 mm x 32 mm.
Ważnym aspektem układu jest to, że praca z nim jest znacznie łatwiejsza niż z wcześniejszymi modułami głosowymi do rozpoznawania poleceń offline. Domyślnym słowem budzenia jest: „Hello robot”, ale można je zmienić na inne za pomocą komendy głosowej: „learning wake word”. Użytkownik zostanie wtedy poproszony o trzykrotne powtórzenie nowej frazy, na przykład: „Cześć tam”. To samo dotyczy poleceń głosowych. Moduł zawiera bibliotekę ponad 100 gotowych komend, takich jak: „Turn left ninety degrees”, „Tag recognition”, „Forget”, „Turn off the light” etc. Jednak użytkownik może również nauczyć moduł do 17 nowych, własnych niestandardowych dyspozycji za pomocą polecenia głosowego: „Learning command word” dla określonego identyfikatora. Wtedy też trzeba trzykrotne powtórzyć wybrane wskazanie, aby je zarejestrować. Wszystko jest szczegółowo opisane na wiki produktu, gdzie znaleźć można również szerszą dokumentację i przykłady wdrożenia we własnym systemie.
Moduł rozpoznawania mowy offline DF2301QG w materiałach producenta jest pokazany jako podłączony do klona Arduino przez płytkę z I²C. Jednak może obsługiwać dowolny sprzęt z interfejsem UART lub I²C, w tym inne płytki Arduino i ESP32, komputery jednopłytkowe Raspberry Pi, moduły itp.
DFRobot DF2301QG kosztuje 16,90 dolarów, czyli około dwukrotnie więcej niż pozostałe jednostki, które wspominano wcześniej, ale może być tego wart, ponieważ wygląda na znacznie łatwiejszy w użyciu niż one. Producent udostępnia także pełniejszą i lepszą dokumentację do tego modułu.
Źródło: https://www.cnx-software.com/2023/04/21/offline-voice-recognition-module-arduino-programming/
Fajne? Ranking DIY
