Sipeed MAix MaixPy で FFT と マイク入力の確認

https://maixpy.sipeed.com/en/libs/Maix/fft.html

# FFT_test.py - By: nishi - 日 3 8 2020 # https://maixpy.sipeed.com/en/libs/Maix/fft.html # from Maix import GPIO from Maix import I2S from Maix import FFT import image import lcd lcd.init() fm.register(8, fm.fpioa.GPIO0) wifi_en=GPIO(GPIO.GPIO0,GPIO.OUT) wifi_en.value(0) fm.register(20,fm.fpioa.I2S0_IN_D0) fm.register(19,fm.fpioa.I2S0_WS) fm.register(18,fm.fpioa.I2S0_SCLK) rx = I2S(I2S.DEVICE_0) rx.channel_config(rx.CHANNEL_0, rx.RECEIVER, align_mode = I2S.STANDARD_MODE) sample_rate = 38640 rx.set_sample_rate(sample_rate) img = image.Image() sample_points = 1024 FFT_points = 512 lcd_width = 320 lcd_height = 240 hist_num = FFT_points #changeable if hist_num > 320: hist_num = 320 hist_width = int(320 / hist_num)#changeable x_shift = 0 while True: audio = rx.record(sample_points) FFT_res = FFT.run(audio.to_bytes(),FFT_points) FFT_amp = FFT.amplitude(FFT_res) img = img.clear() x_shift = 0 for i in range(hist_num): if FFT_amp[i] > 240: hist_height = 240 else: hist_height = FFT_amp[i] img = img.draw_rectangle((x_shift,240-hist_height,hist_width,hist_height),[255,255,255],2,True) x_shift = x_shift + hist_width lcd.display(img)

問題なく、そのままで、動作しました。

内臓マイクは、I2S で　I2S(I2S.DEVICE_0) でアクセスできるようです。
I2S で マイクから取り込んだ、RAW データを、

FFT_res = FFT.run(audio.to_bytes(),FFT_points)
FFT_amp = FFT.amplitude(FFT_res)

で、DB変換しているみたいです。
それを、imageパッケージ で、スペクトグラムとして描いて、LCDへ出力しています。

これができるのであれば、K210 で、
Keras CNN Sound Classify #3
で、学習したモデルで、音の分類ができそうです。
但し、上記 Keras CNN の MobileNet の学習データもこちらの、FFT.ampltude() に合わせた
データにしないといけないようです。