この記事はYahoo! JAPAN 18 新卒 Advent Calendar 2018 20日目の記事です。
前回はKatsuaki Takagiさんの「Windows10でkubeflowを導入しようとした話」でした。
記事の概要
Sonyが発売したボード「SPRESENSE」と「Neural Network Console」を合わせて使ってみます。
連載記事で4回お送りします。
第1回はSPRESENSの紹介と全体の流れについて書きます。
自己紹介
18新卒のハッピー佐藤と申します。
普段は「電車遅延」や「ウォッチしている商品の出品時」などにPush通知やメール配信をするシステムの開発の仕事をしています。
オープンコラボレーションスペース「LODGE」で、社員にレーザーカッターやUVプリンターを教える「FABスペースインストラクター」もやっております。
ぜひLODGEにも遊びにきてください！
SPRESENSE USER GROUPを立ち上げましたので、ご興味がありましたらご参加ください。（会社・業務とは無関係です）
毎月もくもく会を行っています。
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SPRESENSEの紹介
外観はこんな感じです。
フリスクサイズです。
写真は公式ページより
とても魅力的なボードなのでメリットを伝えきれる自信がありませんが、まとめてみます！
主な特徴
ハイレゾが録音・再生できる！
192 kHz/24bit ハイレゾリューションオーディオコーデックを搭載しております！
8チャンネルマイク入力もあり、マイクアレイを組んだりミキサーを作ることも簡単にできます。
高精度GPS搭載！
準天頂衛星みちびきに対応しています。
内蔵のアンテナで公称2mほどの精度を持っています。
アンテナの外付けにも対応しており、公式のデベロッパーガイドが改造の解説を行っています。
ニューラルネットで推論ができる！
Neural Network Consoleで学習したモデルを組み込み、推論を行うことができます。
なんとARM Cortex-M4Fが6つ載ってます。
本連載はこの機能を使ってみることが主題です。
消費電力が低い！
こんなに高機能ですが乾電池2本で動きます。
その他の特徴
- Arduino IDEのほか様々な開発環境が使える
- カメラモジュールを始め、拡張パーツが発売されている
- デザインが良い
用意したもの
SPRESENSE本体
インターネットや店頭で購入できます。
価格は6000円程です。
エクステンションボード
ヘッドフォンジャックなど拡張がされます。
開発に便利です。
コンデンサマイク（秋月で購入）
安いマイク(50円)を用意しました。
付属の回路図を参考に実装しています。
お題「ドライヤーの動作モードを音から推測する」
ドライヤーが温風で動いているか、冷風で動いているかを判別してみます。
最終目標は音から周囲で何が起きているのか判別する装置です。
まずはこのお題で聞き分けを行ってみます。
今後の予定
次のような流れで連載していく予定です。
1. 学習用のデータを用意するスケッチを書く(第2回)
マイク入力をPCMで出力し、Neural Network Consoleで扱える形式のCSVをmicroSDに書き出すスケッチを書きます。
放置しておくと自動で連番CSVを作り続けます。
２. Neural Network Consoleで学習をする(第3回)
データをもとにNeural Network ConsoleのWindows版を用いて学習モデルを作ります。
CNN（Convolutional Neural Network）を用いる予定です。
この分野は詳しくないので、頑張ります。
３. SPRESENSEで推論する(第4回)
学習モデルはNNB(NNabla C Runtime file format)という形式で書き出されます。
これを用いてSPRESENSEの上で推論をします。
おわりに
波形を解析すれば判別できる課題ですが、今回はSPRESENSEでNeural Network Consoleを使ってみることを楽しみます。
詳しい方からみると至らぬ点もあると思いますが、優しい目で見守ってやってください。