• Se primește de la modulul sunet un audio cu cifra, după care trebuie scris acel număr pe touchscreen. Astfel, proiectul va valida corectitudinea cifrei.
• Scopul proiectului este o implementare low-level de machine learning, o implementare pe un microcontroller cu puțină memorie RAM și Flash.
• Am vrut să creez un proiect pe low-level Machine Learning prin care să combin Machine Learning cu Hardware limitat. Am vrut și să înțeleg mai bine materia PM prin configurarea unui modul de sunet prin UART și a unui touchscreen prin I2C cu ajutorul datasheeturilor aferente.
• Este util pentru mine, deoarece mă ajută să înțeleg concepte din 2 arii diferite, și pentru alții deoarece arăt că este posibil chiar și pe un microcontroller mini ca este posibil să fac un proiect complex, care poate fi scalat pe unități hardware mai performante în concordanță cu capacitatea lor.

Exemplu de schemă bloc: http://www.robs-projects.com/mp3proj/newplayer.html

* Microcontroller: ATmega328P (XMINI)
* Modul Afișaj și Input: Ecran TFT LCD 2.8” cu controller ILI9341, comunicare prin interfață SPI, cu panou tactil rezistiv
* Modul Audio: DFPlayer Mini (TF-16P) care decodează fișiere MP3/WAV, comunicând cu MCU-ul prin interfața UART (Serial).
* Output Audio: Difuzor 8Ω / 3W conectat direct la amplificatorul intern al DFPlayer-ului.
* Interfață Control: Butoane tactile conectate la pinii de întreruperi externe (INT0, INT1) pentru funcțiile de “Recognize” și “Clear”.
* Stocare: Card MicroSD pentru salvarea fișierelor audio și a ponderilor rețelei neurale.

• mediu de dezvoltare (if any) (e.g. AVR Studio, CodeVisionAVR)
• librării şi surse 3rd-party (e.g. Procyon AVRlib)
• algoritmi şi structuri pe care plănuiţi să le implementaţi
• (etapa 3) surse şi funcţii implementate