发布成功
竞标中
数据采集与训练
模型训练完成（基于 TensorFlow / Keras）
已导出 INT8 量化的轻量模型（约 15 KB）
PC 端实时检测验证通过
核心：把我方提供的模型集成到 AD14 上跑起来，实现实时声音事件识别功能。
具体包括：
音频采集：16 kHz 单声道 PCM 数据通路打通
特征提取：实现板端音频特征计算（参考 PC 端实现）
模型推理：完成神经网络在芯片上的推理
后处理：能量门 + 滑窗判断，输出识别事件
联调：板端结果与 PC 端基本一致，识别效果可用
模型格式我方可灵活配合，不限定具体框架。常见可选方案：
TensorFlow Lite Micro（已有 INT8 tflite，约 15 KB）
NNoM（可由 Keras 模型编译成纯 C 代码）
CMSIS-NN / 手写 C 推理
杰理官方 AI 中间件
ONNX 或其他格式（我方可重新导出转换）
接单方根据 AD14 SDK 实际情况选择最合适的方案即可。只要功能能实现、性能可接受，模型格式怎么转换我方都可以配合。
架构：轻量 CNN（约 8000 参数，全 INT8 量化后约 15 KB）
输入：40 × 49 的特征矩阵（log-Mel 频谱）
输出：单值概率（0~1）
算子：常见卷积 / 全连接类，无特殊算子
任务：单事件二分类
板端实时运行，每 250 ms 左右出一次结果
资源占用能在 AD14 上实际跑起来（SRAM/Flash 不超）
安静环境不乱触发
目标声音能正常识别
板端识别效果与 PC 端基本一致即可（不要求严格数值对齐）
具体性能指标（推理耗时、CPU 占用）由接单方实测后告知。
训练好的模型文件（INT8 tflite，可按需转换为其他格式）
模型输入/输出参数、量化参数
特征提取参数和 PC 端参考实现
测试音频用于联调验证
可烧录的固件 demo（能在 AD14 上跑起来）
集成代码（源码 + 编译工程或 patch）
简单的集成说明 / 调用接口说明
资源占用与推理耗时的实测数据
后期可能根据实际效果做模型迭代（重训后给新模型文件），希望接单方支持：
模型替换流程文档化
至少 1–2 轮免费小迭代（仅换模型，不改集成代码）
有杰理或其他国产音频 SoC 落地经验
熟悉 MCU 音频处理或神经网络部署任一方向
能跑通 demo 即可，不要求极致优化
请接单方提供：
预估周期
总报价或人天报价
后续模型迭代支持费用
沟通方式：微信（手机号同号） / 邮件
交付方式：源码 + 编译工程 + 说明文档
付款方式：可分阶段（跑通 demo / 验收通过）
服务商最好在深圳
1、我爱方案网是会员制服务，服务商通过竞标后即可联系雇主；
2、项目预算与报价不代表最终成交价格，成交价以双方协商为准；
3、平台提供设计项目对接服务，希望促成高效合作，对交易双方不收取佣金，谢谢留意！
该服务商是二星服务商，被选中2次以上，相对靠谱。
