Edge AI - 3. Edge AI 프로그래밍 실습 (3-2. 음성 인식 AI (Speech Recognition AI))

📌 3-2. 음성 인식 AI (Speech Recognition AI)

Edge AI에서 음성 인식은 저전력 환경에서 실시간으로 음성 명령을 감지하고 스마트 디바이스를 제어하는 데 활용됩니다.
특히 ESP32 + TinyML 기반의 초저전력 음성 인식과 Edge AI를 활용한 스마트 디바이스 제어가 중요한 기술입니다.

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🌟 1. ESP32 + TinyML 기반 음성 명령 감지

ESP32는 Wi-Fi & Bluetooth 기능을 지원하는 초저전력 마이크로컨트롤러로,
TinyML (TensorFlow Lite for Microcontrollers)을 활용하면 간단한 음성 명령 감지 AI를 실행할 수 있습니다.

✅ (1) TinyML 환경 구축 (ESP32 + TensorFlow Lite)

ESP32에서 TinyML을 실행하기 위해 TensorFlow Lite for Microcontrollers (TFLM)를 설치해야 합니다.

📌 TensorFlow Lite for Microcontrollers 설치

pip install tflite-micro

📌 Arduino 환경 설정 (ESP32 개발 보드 추가)

1. Arduino IDE → 보드 매니저에서 ESP32 패키지 설치
2. 라이브러리 관리자에서 TensorFlow Lite for Microcontrollers 설치

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✅ (2) 음성 명령 감지 모델 실행 (ESP32)

ESP32는 Wake Word Detection (예: "OK Google", "Alexa")과 같은 기본적인 음성 명령 감지에 활용됩니다.
이를 위해 TinyML 모델을 ESP32에 업로드하여 실행할 수 있습니다.

📌 ESP32 음성 인식 코드 (Wake Word Detection)

#include <Arduino.h>
#include "tensorflow/lite/micro/all_ops_resolver.h"
#include "tensorflow/lite/micro/micro_interpreter.h"
#include "tensorflow/lite/schema/schema_generated.h"

// AI 모델 데이터
extern const unsigned char model_data[];
extern const int model_data_len;

void setup() {
    Serial.begin(115200);
    Serial.println("Starting TinyML Speech Recognition...");

    // 모델 로드
    tflite::MicroInterpreter interpreter(model, resolver, tensor_arena, tensor_arena_size, &error_reporter);
    interpreter.AllocateTensors();
}

void loop() {
    // 음성 데이터를 분석하여 Wake Word 감지
    float* input = interpreter.input(0)->data.f;
    float* output = interpreter.output(0)->data.f;

    if (output[0] > 0.8) {
        Serial.println("Wake Word Detected!");
    }
}

📌 활용 사례

• 스마트홈 음성 제어: "불 켜줘", "에어컨 켜줘" 등
• 웨어러블 디바이스 음성 명령 실행
• IoT 디바이스와 연동하여 자동화 제어

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🌟 2. Edge AI 기반 스마트 디바이스 제어

음성 인식을 활용하면 스마트홈, IoT 기기, 로봇, 의료기기 등의 디바이스를 음성으로 제어할 수 있습니다.
이를 위해 Edge AI에서 실시간 음성 명령을 감지하여 기기와 상호작용하도록 구현합니다.

✅ (1) Edge AI 스마트홈 제어 (ESP32 + MQTT + AI)

ESP32에서 MQTT 프로토콜을 활용하여 IoT 기기와 연결하고 음성 명령을 전송할 수 있습니다.

📌 ESP32 + MQTT 기반 스마트홈 음성 제어 코드

#include <WiFi.h>
#include <PubSubClient.h>

const char* ssid = "Your_SSID";
const char* password = "Your_PASSWORD";
const char* mqtt_server = "broker.hivemq.com";

WiFiClient espClient;
PubSubClient client(espClient);

void setup() {
    Serial.begin(115200);
    WiFi.begin(ssid, password);

    while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
        delay(500);
        Serial.print(".");
    }
    Serial.println("Connected to WiFi");

    client.setServer(mqtt_server, 1883);
    client.connect("ESP32_Client");
}

void loop() {
    if (WakeWordDetected()) {  // 음성 인식 AI 실행 결과
        client.publish("home/light", "ON");
        Serial.println("Light Turned ON!");
    }
}

📌 활용 사례

• 음성 명령을 통해 조명, TV, 가전제품 제어
• IoT 스마트홈 자동화 (에어컨, 보안 시스템 연결)
• 음성으로 드론 및 로봇을 조종

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✅ (2) Edge AI 기반 스마트 디바이스 제어 (Google Coral TPU + Raspberry Pi)

• Google Coral TPU 또는 Jetson Nano를 활용하면 고급 음성 인식 AI 모델을 실행 가능
• IoT 기기와 연결하여 스마트 스피커, 로봇 제어 시스템 구축 가능

📌 Google Coral TPU를 활용한 Edge AI 음성 제어

import tflite_runtime.interpreter as tflite
import numpy as np
import pyaudio

# Edge TPU 모델 로드
interpreter = tflite.Interpreter(model_path="speech_commands_edgetpu.tflite")
interpreter.allocate_tensors()

def recognize_speech():
    # 마이크 입력 데이터 처리
    audio_data = record_audio()
    input_details = interpreter.get_input_details()
    interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], audio_data)
    interpreter.invoke()

    output_details = interpreter.get_output_details()
    result = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])
    
    return np.argmax(result)  # 감지된 명령어 반환

while True:
    command = recognize_speech()
    if command == 1:
        print("Turn on the lights")

📌 활용 사례

• Google Assistant, Alexa 같은 AI 비서 개발
• 음성 명령으로 로봇 및 드론 제어
• Edge AI 스마트 공장에서 기계 음성 제어

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📌 요약 정리

활용 방식	주요 기술	활용 사례
ESP32 + TinyML	초저전력 음성 인식, Wake Word Detection	스마트홈 IoT, 웨어러블 음성 제어
ESP32 + MQTT	네트워크 기반 음성 명령 전달	IoT 스마트 기기 제어
Google Coral TPU + Edge AI	고급 음성 명령 인식, 실시간 제어	AI 비서, 스마트 로봇