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在MCU端部署GRU模型實現鼾聲檢測
本研究旨在開發(fā)一種在資源受限的微控制器單元(MCU)上運行的方法，用以進行鼾聲檢測。不同于使用CNN進行聲音檢測的方式，我們采用門控循環(huán)單元(GRU)模型以對音頻數據進行處理和分析。通過采用優(yōu)化模型結構、模型量化等常用的模型優(yōu)化方式，我們最終成功將GRU模型適配到低功耗的MCU平臺，使其能夠在不依賴外部計算資源的情況下，獨立完成端側的鼾聲檢測任務，無需聯網。實驗結果表明，該模型在保持較高準確性的同時，能夠有效降低系統(tǒng)算力需求，滿足移動健康監(jiān)測設備的實時性與便攜性要求。這一研究為鼾癥患者的持續(xù)監(jiān)測和睡眠健康管理提供了一種新的解決方案，同時也拓展了深度學習在嵌入式系統(tǒng)中的應用前景。
