En setiembre del año pasado, luego de su presentación en el marco de los workshops del 6º Campeonato de Sumo Robótico, todavía no tenía muy claro qué hacer con SAMSA, hacia dónde orientar su programación.
Finalmente decidí que SAMSA tenía que ser un robot capaz de un nivel más sofisticado de sensibilidad auditiva, ya que en mis robots anteriores había experimentado más que nada con diversos tipos de dispositivos ópticos (con mayor o menor suerte), y de emisores de sonido. Esto podría darme la excusa, por ejemplo, para desarrollar un sistema de reconocimiento del ritmo, que le permitiera al robot bailar al compás de la música (y de paso me serviría para el momentáneamente abandonado proyecto Zappator). Por otro lado, me interesaba también experimentar con redes neuronales, ya que suponía que éstas podrían constituir una alternativa a tener que programar línea por línea todo el comportamiento de un robot.
Tal como había publicado en la 1ª etrega de la documentación de SAMSA, la distribución total de tareas del robot a cargo de un sólo y modesto ATmega128 (microcontrolador de 8bit/128KB/16MHz) dejaba, en lo que respecta al audio, tan sólo la posibilidad de medir la intensidad del sonido cada cierto lapso, y ni soñar siquiera con algún tipo de análisis de frecuencias.
La única alternativa parecía ser la de incluir un segundo procesador hardware, exclusivamente dedicado al procesamiento de sonido; pero eso implicaba agregar más componentes, en definitiva, exigirle más al ya sobrecargado sistema electro-mecánico del robot. Era mucho trabajo, y no me convencía.
Se me ocurrió entonces otra solución: al mejor estilo “ZX-81”, el robot entraría temporalmente en un modo “escucha”, durante el cual no podría moverse, mostrar gráficos ni hacer ninguna otra cosa; utilizaría todos sus recursos para “analizar” el audio y actuar en consecuencia. La idea sería aumentar la frecuencia de las interrupciones (a 8KHz, de hecho), y sustituir la actual ISR (interrupt service routine), por otra que sólo procesara audio.
Bien, y cuando decimos “procesar audio”, lo primero que nos viene a la mente es analizar frecuencias. ¿Por qué? Por muchísimas razones, talvez la más importante es que nuestro cerebro mismo percibe el sonido de esa manera. Como no soy para nada experto en FFT, ni estaba seguro de que fuera realmente posible su implementación con estos escasos recursos de cómputo, busqué algún tipo de proceso más liviano, hasta que llegué a un algoritmo que yo mismo bauticé “filtros por correlation recursivos”, que ya debe estar inventado, con otro o con el mismo nombre, y que veremos en breve.
Una vez implementados los 4 filtros de frecuencias fijas (o bandas, no me pregunten.. por cierto, es probable que toda la implementación esté plagada de errores de aliasing y distorsiones de todo tipo; no obstante, contra todo pronóstico, funciona) mirando en la pantalla las gráficas que estos filtros producían, tuve la intuición de que era posible intentar un reconocimiento de palabras, y eso me iba a dar la excusa para “entrarle” a las redes neuronales.
Pasaron un poco más de 6 meses, durante los cuales primero desarrollé la herramienta de diseño y entrenamiento de redes neuronales (Palmer Neural Networks), pero después, al momento de usarla, me daba cuenta de que faltaba algo y no podía avanzar, estaba bloqueado. Por un lado no disponía de mucho tiempo para pensar en esta idea, y por otro lado había empezado a dudar de que fuera posible cumplir con el objetivo. Finalmente a fines de febrero de este año, comencé a dedicarle horas al proyecto, hasta que llegué a este resultado, que dista de ser ideal, pero que nos ilustra claramente qué podemos esperar y qué no, de un sistema con estas características.
Los invito a compartir un viaje por la arquitectura interna de un sistema de reconocimiento de palabras implementado íntegramente en un microcontrolador ATmega128.
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