2019-03-19
==PYNQ Audio实验==
PYNQ Audio实验
*实验1-笔记本电脑：认识人声与时频谱图（spectrogram）
语音信号；傅里叶变换；短时距傅里叶变换；小波变换；
样例下载： http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/zhenchen/STIS-2019.git
*实验2-PYNQ板上：
（自带手机耳机1条；）
(1) 在PYNQ板子上，找到example目录下的audio_playback.ipynb
(2) [https://github.com/Xilinx/PYNQ/blob/master/boards/Pynq-Z1/base/notebooks/audio/audio_playback.ipynb PYNQ_Audio]
*实验3-话声检测：（思考）
问题：如何判定有人说话？说特定的关键词？
Voice activity detection（VAD）/speech detection, https://en.wikipedia.org/wiki/Voice_activity_detection
Keyword spotting, https://en.wikipedia.org/wiki/Keyword_spotting
==PYNQ OpenCV实验==
#原理：[[智能硬件-人脸识别|iCenter课程内容 - 人脸检测]]
#例程：[https://github.com/Xilinx/PYNQ/blob/master/boards/Pynq-Z1/base/notebooks/video/opencv_face_detect_webcam.ipynb PYNQ官方OpenCV例程 - 人脸检测程序]
#例程：[https://github.com/Xilinx/PYNQ/blob/master/boards/Pynq-Z1/base/notebooks/video/opencv_filters_webcam.ipynb PYNQ官方OpenCV例程 - 滤镜程序]
#应用：[[大数据智能-Lucida使用]]
==PYNQ 智能迎宾系统==
综合以上两个实验，制作一套智能迎宾系统。根据目前的硬件情况，简化流程，要求该系统能够达到：
# 检测宾客是否出现
# 检测到宾客出现后，主动亮灯
#<del>宾客出现，播放欢迎语音</del> (暂不要求)
#<del>欢迎后记录一段宾客留言</del> (暂不要求)
具体实验流程见[[PYNQ-智能迎宾系统]]。