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Lors de la 2eme séance, nous avons réalisé plusieurs tâches: | == Firmware == | ||
Pour prendre en main le microphone, nous avons développé un programme python pour afficher le signal et sa FFT. On connecte le micro à la carte Nucleo avant d'envoyer les données (entre 0 et 4095) par liaison série. Le programme python intercepte ses données et les centre autour de 0 avant de les afficher sur un graphique.Lors de la 2eme séance, nous avons réalisé plusieurs tâches: | |||
-Mise en place de la Raspberry Pi 4 (OS + configuration UART) | -Mise en place de la Raspberry Pi 4 (OS + configuration UART) | ||
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-Réflexion des différents protocoles qui vont être utilisé pour ce projet | -Réflexion des différents protocoles qui vont être utilisé pour ce projet | ||
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-Nous avons mis en place le point d'accès Wifi sur le Cisco pour la promo connexion sur cet AP avec la raspberry (ping possible depuis la vm) | |||
Concernant la communication entre le capteur et la Raspberry Pi 4, elle se fera en UART car simple à mettre en oeuvre, puis la communication entre la Raspeberry Pi 4 et la Machine Virtuelle se fera via MQTT qui est un protocole de communication utilisé dans les réseaux privés. | Concernant la communication entre le capteur et la Raspberry Pi 4, elle se fera en UART car simple à mettre en oeuvre, puis la communication entre la Raspeberry Pi 4 et la Machine Virtuelle se fera via MQTT qui est un protocole de communication utilisé dans les réseaux privés. | ||
Version actuelle datée du 11 septembre 2024 à 07:46
Introduction
Notre projet est d'entraîner une IA à reconnaitre nos deux voix afin de déterminer quelle personne parle.
Pour ce faire, nous disposons de :
- une carte Nucleo-F401RE
- un microphone Adafruit MAX4466
- une machine virtuelle
- une Raspberry Pi 4
Firmware
Pour prendre en main le microphone, nous avons développé un programme python pour afficher le signal et sa FFT. On connecte le micro à la carte Nucleo avant d'envoyer les données (entre 0 et 4095) par liaison série. Le programme python intercepte ses données et les centre autour de 0 avant de les afficher sur un graphique.Lors de la 2eme séance, nous avons réalisé plusieurs tâches:
-Mise en place de la Raspberry Pi 4 (OS + configuration UART)
-Prise en main du capteur de Nucleo-53L5A1
-Réflexion des différents protocoles qui vont être utilisé pour ce projet
- Installation de mosquitto sur la vm
-Nous avons mis en place le point d'accès Wifi sur le Cisco pour la promo connexion sur cet AP avec la raspberry (ping possible depuis la vm)
Concernant la communication entre le capteur et la Raspberry Pi 4, elle se fera en UART car simple à mettre en oeuvre, puis la communication entre la Raspeberry Pi 4 et la Machine Virtuelle se fera via MQTT qui est un protocole de communication utilisé dans les réseaux privés.