Публікація:
Реалізація та оптимізація алгоритмів виділення аудіоознак (MFCC) для систем EDGE AI на базі мікроконтролерів STM32

Проста сторінка документа
dc.contributor.authorТкачов, Д. Р.
dc.date.accessioned2026-06-20T07:29:30Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractThe rapid advancement of Edge AI requires the deployment of complex audio processing and machine learning algorithms directly on resource constrained microcontrollers. This thesis focuses on the implementation and optimization of Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) feature extraction algorithms specifically for STMicroelectronics STM32 platforms. It comprehensively describes the theoretical foundations of the MFCC pipeline alongside practical hardware-software co-design strategies utilizing CMSIS-DSP and X-CUBE-AI tools
dc.identifier.citationТкачов Д. Р. Реалізація та оптимізація алгоритмів виділення аудіоознак (MFCC) для систем EDGE AI на базі мікроконтролерів STM32 // Радіоелектроніка та молодь у XXI столітті : матеріали 30-го Міжнар. молодіж. форуму, 22–24 квітня 2026 р. Харків, 2026. Т. 2. С. 53-55.
dc.identifier.urihttps://openarchive.nure.ua/handle/document/34930
dc.language.isouk
dc.publisherХНУРЕ
dc.subjectвиділення аудіоознак (MFCC)
dc.subjectEDGE AI
dc.titleРеалізація та оптимізація алгоритмів виділення аудіоознак (MFCC) для систем EDGE AI на базі мікроконтролерів STM32
dc.typeConference proceedings
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакунок

Зараз показано 1 - 1 з 1
Зображення мініатюри
Назва:
MRF_2026_T2_AKITS-53-55.pdf
Розмір:
245.61 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Пакунок ліцензії

Зараз показано 1 - 1 з 1
Зображення мініатюри
Назва:
license.txt
Розмір:
10.74 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Колекції

Кафедра проектування та експлуатації електронних апаратів (ПЕЕА)