Evaluation du toolkit AI de STM32 pour l'analyse de l'environnement sonore

• Projet INFO4 S8 2020-2021
• Encadrant: Didier DONSEZ.

Ce projet à pour objectif l'évaluation du AI de STM32 pour l'analyse de l'environnement sonore et la réalisation d'une application de mesure du confort sonore dans des salles et de la reconnaissance d'événements sonores dans la nature (cri d'animaux, chants d'oiseaux ...). Les données audio collectées et analysés pourront être transmises via le protocole LoRaWAN à une application de la plateforme CampusIoT. Les microphones MEMS utilisés seront les suivants : ST MP34DT01, ST MP23ABS1, TDK INMP441.

Vous disposerez des cartes et composants suivants pour travailler:

• https://www.st.com/content/st_com/en/support/learning/stm32-education/stm32-moocs/Introduction_to_STM32CubeAI_MOOC.html
• https://www.st.com/en/evaluation-tools/b-l475e-iot01a.html
• https://www.st.com/en/ecosystems/x-nucleo-cca02m2.html
• https://www.st.com/content/st_com/en/products/ecosystems/stm32-open-development-environment/stm32-nucleo-expansion-boards/stm32-ode-sense-hw/x-nucleo-amicam1.html
• https://fr.aliexpress.com/item/4000084678953.html
• https://invensense.tdk.com/products/digital/inmp441/
• https://www.st.com/content/st_com/en/products/audio-ics/mems-microphones/mp34dt01-m.html
• https://www.st.com/content/st_com/en/products/mems-and-sensors/mems-microphones/mp23abs1.html
• https://os.mbed.com/components/SX1272MB2xAS/