Fallstudien zur Anwendbarkeit von Deep-Learning Modellen auf Microcontrollern

Abstract

Im Rahmen dieser Arbeit wird untersucht, inwiefern Deep-Learning-Modelle in verschiedenen Anwendungsgebieten wie Sprach- und Bilderkennung auf kleinen Microcontrollern implementierbar sind. Dabei werden mehrere Modelle und Beispiele erstellt und auf einem passenden Microcontroller ausgeführt, wobei verschiedene Techniken wie Transfer-Learning eingesetzt werden. Ferner wird anschließend eine per Sprache gesteuerte Lampe gebaut, die mehrere Sprachbefehle verstehen kann, ohne dass eine Internet-Verbindung benötigt wird.

This work investigates the extent to which deep-learning models can be implemented on microcontrollers in various application areas such as speech and image recognition. Several models and examples are created and executed on a suitable microcontroller. Furthermore, the knowledge acquired is then used to build a voice-controlled lamp with various functions without an internet connection.