Difference between revisions of "Evaluation du toolkit AI de STM32 pour l'analyse de l'environnement sonore"

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* Encadrant: Didier DONSEZ.
 
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Ce projet à pour objectif l'évaluation du [https://www.st.com/content/st_com/en/support/learning/stm32-education/stm32-moocs/Introduction_to_STM32CubeAI_MOOC.html|toolkit 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. Les données collectées pourront être transmises via le protocole [[LoRaWAN]] à une application de la plateforme CampusIoT.
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Ce projet à pour objectif l'évaluation du [https://www.st.com/content/st_com/en/support/learning/stm32-education/stm32-moocs/Introduction_to_STM32CubeAI_MOOC.html|toolkit 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 analysées par un réseau de neurones pourront être transmises via le protocole [[LoRaWAN]] à une application de la plateforme CampusIoT.
   
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Les microphones MEMS utilisés seront les suivants : ST MP34DT01, ST MP23ABS1, ST MP34DT06J, TDK INMP441.
Vous disposerez des cartes suivantes pour travailler:
 
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* https://www.st.com/content/st_com/en/support/learning/stm32-education/stm32-moocs/Introduction_to_STM32CubeAI_MOOC.html
 
 
Vous disposerez des cartes et composants suivants pour travailler:
* https://www.st.com/en/evaluation-tools/b-l475e-iot01a.html
 
* https://www.st.com/en/ecosystems/x-nucleo-cca02m2.html
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* [https://www.st.com/content/st_com/en/support/learning/stm32-education/stm32-moocs/Introduction_to_STM32CubeAI_MOOC.html MOOC STM32CubeAI]
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* [https://invensense.tdk.com/products/digital/inmp441/ TDK INMP441]
* 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://os.mbed.com/components/SX1272MB2xAS/
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** https://fr.aliexpress.com/item/4000084678953.html
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* [https://www.st.com/content/st_com/en/products/mems-and-sensors/mems-microphones/mp34dt06j.html MP34DT06J]
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** https://www.st.com/en/ecosystems/x-nucleo-cca02m2.html
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* [https://www.st.com/content/st_com/en/products/audio-ics/mems-microphones/mp34dt01-m.html ST MP34DT01]
 
** https://www.st.com/en/evaluation-tools/b-l475e-iot01a.html
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* [https://www.st.com/content/st_com/en/products/mems-and-sensors/mems-microphones/mp23abs1.html ST MP23ABS1]
 
** 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
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* [https://os.mbed.com/components/SX1272MB2xAS/ Carte de communication LoRaWAN]

Latest revision as of 13:44, 7 January 2021

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 analysées par un réseau de neurones 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, ST MP34DT06J, TDK INMP441.

Vous disposerez des cartes et composants suivants pour travailler: