Carte Nicla Voice ABX00061

La Arduino Nicla Voice (référence ABX00061) est un module IoT ultra-compact de 22,86 × 22,86 mm conçu pour la reconnaissance vocale embarquée et la détection d'événements sonores. Son atout majeur : le Syntiant NDP120 Neural Decision Processor, un accélérateur d'IA ultra-basse consommation qui permet de faire tourner du keyword spotting always-on sans vider la batterie, le tout sans connexion cloud.

Spécifications visuelles de la Nicla Voice

Pourquoi choisir la Nicla Voice ?

La Nicla Voice répond à une problématique précise : intégrer de la reconnaissance vocale et sonore dans un produit embarqué, sans dépendre d'Alexa, Google Assistant ou d'une connexion Internet. Pour un bureau d'études qui conçoit un casque de chantier, une serrure connectée ou un objet portable, c'est une plateforme rare sur le marché — la combinaison NDP120 + microphone MEMS + IMU 9 axes dans 22,86 × 22,86 mm n'a pas vraiment d'équivalent.


  
  

Ce qui fait la vraie différence, c'est la capacité always-on. Grâce au Syntiant Core 2, le NDP120 écoute en permanence et ne sort de sommeil que lorsqu'un mot-clé ou un son entraîné est détecté. En pratique, la consommation est tellement basse qu'une carte alimentée sur pile bouton ou batterie LiPo peut tenir des semaines, voire des mois. Pas de cloud, pas de latence, pas d'exposition de données audio sur Internet — tout se passe sur la carte.

Autre atout concret : la double capacité vocale + gestuelle. Le BMI270 (IMU 6 axes) et le BMM150 (boussole 3 axes) permettent d'enrichir la reconnaissance sonore avec de la détection de mouvement. Un casque de chantier peut ainsi déclencher une alerte à la fois quand le porteur tombe ET quand un bruit anormal est capté. Pour un FabLab, une école d'ingénieurs ou un prototypiste, c'est un gain de temps considérable : pas besoin d'empiler trois modules séparés.

Spécifications techniques

L'architecture de la Nicla Voice repose sur trois processeurs distincts, chacun dédié à un rôle précis. Le Nordic nRF52832 (module ANNA-B112) embarque un ARM Cortex-M4F à 64 MHz avec unité de calcul flottant, 512 Ko de Flash (partagée avec le bootloader) et 64 Ko de SRAM. C'est lui qui exécute les sketches Arduino classiques et gère le Bluetooth Low Energy 5.0 (rétro-compatible 4.2 via ArduinoBLE) avec antenne intégrée.

Le Syntiant NDP120 Neural Decision Processor est le vrai cœur IA de la carte. Il combine un ARM Cortex-M0 jusqu'à 48 MHz, un DSP audio HiFi 3, un moteur d'inférence neuronale Syntiant Core 2 et 48 Ko de SRAM dédiée. Cet ensemble est capable de faire tourner plusieurs réseaux de neurones en parallèle (CNN, RNN, réseaux denses) avec une consommation de l'ordre du microampère — c'est ce qui rend possible la reconnaissance vocale always-on.

Côté stockage, une Flash externe de 16 Mo (AT25QL128A) héberge les modèles IA chargés sur le NDP120. L'alimentation est flexible : 5 V par micro-USB, 5 V sur broche VIN, ou directement depuis une batterie LiPo 3,7 V (non fournie) via le PMIC BQ25120 qui gère aussi la charge. Un microcontrôleur ATSAMD11 sert de pont USB haute vitesse (480 Mbps) et de contrôleur JTAG pour la programmation et le debug.

Les entrées/sorties sont accessibles sur des pastilles au pas de 2,54 mm sur les bords de la carte — à souder soi-même selon l'intégration visée. On dispose de 2 ports I²C (un sur connecteur ESLOV pour chaîner d'autres cartes Arduino Pro sans soudure), 1 UART, 1 SPI, 2 ADC 12 bits à 200 ksps, et des GPIO dont la tension logique est programmable de 1,8 à 3,3 V. Le connecteur J6 permet de brancher un microphone externe (PDM) en complément du microphone interne.

Côté capteurs, le Infineon IM69D130 est un microphone MEMS numérique haute performance, omnidirectionnel, couvrant 20 Hz à 20 kHz avec une plage dynamique de 105 dB et une sensibilité ±1 dB. Le Bosch BMI270 fournit un accéléromètre 3 axes (±2/±4/±8/±16 g) et un gyroscope 3 axes (±125 à ±2000 dps) basse consommation. Le Bosch BMM150 complète avec un magnétomètre 3 axes (±1300 µT sur X/Y, ±2500 µT sur Z) — ce qui permet d'obtenir une IMU 9 axes complète.

Format 22,86 × 22,86 mm pour 2 g, avec bouton reset, LED RGB pilotée en I²C et certifications CE/FCC/RoHS. Référence fabricant : ABX00061.

L'architecture à trois processeurs de la Nicla Voice

Ce qui change par rapport aux autres cartes Nicla et Arduino

La Nicla Voice est une spécialiste de l'audio et de la voix — elle ne remplace pas les autres membres de la famille Nicla, elle les complète. Face à la Nicla Sense ME, la Voice troque les capteurs environnementaux (pression, qualité de l'air, gaz) contre un microphone MEMS haute qualité et surtout le fameux Syntiant NDP120. Si votre projet est centré sur le son et la voix, la Voice est clairement le bon choix ; si vous visez le monitoring environnemental, la Sense ME reste plus adaptée.

Par rapport à la Nicla Vision, le positionnement est différent : la Vision embarque une caméra 2 Mpx et un microcontrôleur STM32H7 puissant pour faire de la vision par ordinateur, tandis que la Voice se concentre sur l'audio avec le NDP120 comme accélérateur neuronal dédié. Les deux cartes peuvent d'ailleurs se compléter dans un même projet — vision d'un côté, audio de l'autre — via le bus ESLOV ou le Bluetooth.

Face à un Arduino Nano 33 BLE Sense, qui dispose aussi d'un microphone, la Nicla Voice joue dans une autre catégorie. Le Nano 33 BLE Sense fait du traitement audio sur son Cortex-M4, ce qui fonctionne bien pour du TinyML léger, mais consomme plus et limite fortement les modèles exploitables en mode toujours actif. La Nicla Voice, grâce au NDP120, peut héberger des modèles bien plus complexes (plusieurs mots-clés simultanés, détection d'événements sonores, classification audio) avec une autonomie drastiquement supérieure.

Prise en main et utilisation

La programmation de la Nicla Voice se fait via Arduino IDE 2.x (la version 1.8 fonctionne aussi) après avoir installé le core Arduino Mbed OS Nicla Boards depuis le gestionnaire de cartes. Le connecteur micro-USB assure à la fois l'alimentation, le téléversement et le debug. Pour exploiter le NDP120, il faut ajouter la bibliothèque Arduino_NDP et, selon votre usage, la bibliothèque Arduino_BMI270_BMM150 pour les capteurs.

Un sketch d'exemple particulièrement utile est AlexaDemo (File → Examples → NDP → AlexaDemo) : il utilise le firmware factory pré-entraîné pour reconnaître le mot "Alexa" et faire clignoter la LED RGB en bleu à chaque détection. C'est le hello world de la carte et il permet de valider que toute la chaîne matérielle fonctionne avant d'attaquer l'entraînement de modèles custom.

Deux points de vigilance à connaître. D'abord, les pastilles au pas de 2,54 mm ne sont pas équipées de barrettes — il faut les souder selon l'intégration souhaitée. Ensuite, pour déployer vos propres modèles vocaux, le workflow passe par Edge Impulse Studio avec un profil spécifique "Syntiant NDP120" et un bloc DSP dédié. C'est un flux logiciel un peu particulier, mais la documentation est très fournie.

Six cas d'usage concrets pour la Nicla Voice

Pour quels projets utiliser la Nicla Voice ?

La combinaison microphone haute performance + IMU 9 axes + NDP120 ouvre un éventail d'applications assez unique, à la frontière entre l'IoT, la domotique, le monde industriel et les wearables. Voici les scénarios les plus fréquents où la carte fait vraiment la différence.

Keyword spotting et commandes vocales embarquées

C'est l'usage phare de la carte. Entraîner un modèle de reconnaissance de quelques mots-clés ("start", "stop", "lumière", etc.) et déployer le tout en local, sans cloud. Idéal pour la domotique sans Wi-Fi, les interfaces homme-machine en environnement bruyant, les équipements médicaux ou les produits grand public où la confidentialité audio est critique.

Maintenance prédictive par le son

Le NDP120 peut apprendre à reconnaître la signature sonore d'un roulement en bon état versus en cours de défaillance. Déployée en grande série sur des machines industrielles, la Nicla Voice devient une sonde d'écoute continue capable de remonter une alerte BLE avant qu'une panne ne se produise. La combinaison avec les vibrations captées par le BMI270 renforce la fiabilité de la détection.

Détection d'événements sonores et sécurité

Bris de verre, détonation, alarme, cri — autant d'événements sonores qu'un modèle entraîné sur le NDP120 peut classifier en temps réel. Dans un bâtiment, la Nicla Voice devient un capteur de sécurité autonome, sans exposition du flux audio sur le réseau. Un usage que pratique activement la communauté Arduino via des projets publiés sur Hackster.

Wearables à commande vocale

Casques de chantier, bracelets d'alerte, gilets connectés : la taille réduite et l'autonomie exceptionnelle permettent d'intégrer la Nicla Voice dans des équipements portables. Ajoutez une batterie LiPo compacte et vous obtenez un dispositif autonome capable de comprendre quelques commandes vocales et de détecter une chute grâce à l'IMU.

Reconnaissance de gestes

Grâce au BMI270 combiné au BMM150, la Nicla Voice peut aussi classifier des gestes — un mouvement de main, un coup de poignet, une séquence d'agitation. Le modèle tourne directement sur le NDP120, ce qui permet des interfaces gestuelles sans fil ni caméra. Utile pour des applications sportives, ludiques ou d'accessibilité.

Recherche académique et TinyML

Pour les écoles d'ingénieurs, les laboratoires de recherche ou les fablabs qui enseignent le TinyML, la Nicla Voice est une plateforme idéale. Elle permet de parcourir tout le cycle d'une application audio : collecte de données, entraînement dans Edge Impulse, quantification du modèle, déploiement embarqué, mesure des performances. Un excellent support pédagogique pour comprendre l'IA sur microcontrôleur.

Shields et accessoires compatibles

Pour démarrer, un cordon micro-USB type B (non fourni) est indispensable pour la programmation et l'alimentation depuis un PC. Si vous visez une application autonome portable, une batterie LiPo 3,7 V (non livrée) avec connecteur BM03B-ACHSS-GAN-TF se branchera directement sur la carte, qui gère seule la charge via son PMIC BQ25120.

Pour exploiter les pastilles périphériques sur breadboard ou sur un PCB personnalisé, prévoyez des barrettes mâles ou femelles sécables au pas de 2,54 mm à souder selon vos besoins. Le connecteur ESLOV d'Arduino Pro permet ensuite de chaîner la Nicla Voice avec une carte hôte (Portenta H7, MKR) sans câblage — très pratique pour déporter la carte et utiliser une autre platine pour la connectivité Wi-Fi ou LoRa.

Le connecteur J6 (FH33J-4S) permet de brancher un microphone externe PDM en plus du microphone interne IM69D130 — utile si vous voulez placer la capture audio loin du PCB principal (dans un boîtier déporté, par exemple).

Côté logiciel, Edge Impulse Studio est la plateforme officielle pour entraîner et déployer vos propres modèles IA sur le NDP120. L'Arduino Cloud propose également une intégration Machine Learning Tools qui simplifie le workflow pour les utilisateurs débutants en TinyML.

Le workflow Edge Impulse pour déployer un modèle IA sur la Nicla Voice

Tutoriels et ressources pour démarrer

Arduino et Edge Impulse maintiennent une documentation dense autour de la Nicla Voice. Voici les ressources officielles les plus utiles pour passer rapidement de l'unboxing à un premier modèle vocal fonctionnel.

Guide de démarrage avec Machine Learning Tools

Tutoriel complet qui explique comment utiliser les Machine Learning Tools intégrés à l'Arduino Cloud (propulsés par Edge Impulse) pour construire, entraîner et déployer son premier modèle de reconnaissance vocale sur la Nicla Voice. Il part du test de la démo AlexaDemo pré-installée, puis guide la création d'un modèle custom avec ses propres mots-clés.

Voir le tutoriel complet sur docs.arduino.cc

Page de référence matérielle et user manual

La page hardware officielle regroupe le pinout détaillé, le datasheet ABX00061, le user manual complet, les schémas, et les liens vers toutes les bibliothèques nécessaires (Arduino_NDP, Arduino_BMI270_BMM150, ArduinoBLE). Indispensable pour tout développement sérieux.

Voir la page matérielle complète sur docs.arduino.cc

User manual officiel Nicla Voice

Le user manual complet détaille tous les points d'utilisation de la carte : topologie des composants, brochage précis, gestion de la batterie LiPo, mise à jour du firmware, utilisation du microphone externe, configuration du BLE. À bookmarker dès la première mise en service.

Voir le user manual complet sur docs.arduino.cc

Résumé des caractéristiques techniques

• Référence fabricant : ABX00061
• MCU principal : Nordic nRF52832 (module ANNA-B112) — ARM Cortex-M4F @ 64 MHz avec FPU
• Mémoire Flash interne : 512 Ko (partagée avec bootloader)
• SRAM MCU principal : 64 Ko
• Accélérateur IA : Syntiant NDP120 Neural Decision Processor
• NDP120 — cœur applicatif : ARM Cortex-M0 jusqu'à 48 MHz
• NDP120 — moteur neuronal : Syntiant Core 2 ultra-faible consommation
• NDP120 — DSP audio : HiFi 3
• NDP120 — SRAM dédiée : 48 Ko
• Flash externe (modèles IA) : 16 Mo (AT25QL128A)
• Microphone interne : Infineon IM69D130 MEMS omnidirectionnel, 20 Hz – 20 kHz, plage dynamique 105 dB
• Microphone externe : connecteur J6 (canal PDM 1)
• IMU 6 axes (BMI270) : accéléro ±2/±4/±8/±16 g et gyro ±125 à ±2000 dps
• Magnétomètre (BMM150) : X/Y ±1300 µT, Z ±2500 µT
• Connectivité sans fil : Bluetooth 5.0 BLE (compatible 4.2 via ArduinoBLE), antenne intégrée
• Interfaces : 2× I²C (dont un sur ESLOV), 1× UART, 1× SPI, 2× ADC 12 bits / 200 ksps
• USB : micro-USB High Speed (480 Mbps) avec debug
• Niveau logique GPIO : programmable 1,8 à 3,3 V
• Alimentation : micro-USB 5 V / broche VIN 5 V / batterie LiPo 3,7 V (chargeur intégré BQ25120)
• LED : 1 LED RGB pilotée en I²C
• Bouton reset
• Dimensions : 22,86 × 22,86 mm
• Poids : 2 g

Questions fréquentes

Qu'est-ce que le Syntiant NDP120 et pourquoi est-il unique ?

Le Syntiant NDP120 est un Neural Decision Processor spécialement conçu pour exécuter des réseaux de neurones profonds (DNN) à très basse consommation. Il combine un moteur d'inférence Syntiant Core 2, un DSP audio HiFi 3 et un cœur Cortex-M0 auxiliaire. Sa particularité : il peut faire tourner plusieurs modèles IA simultanément en mode always-on, avec une consommation de l'ordre du microampère — ce qui le rend idéal pour les applications vocales sur batterie.

La Nicla Voice fonctionne-t-elle sans connexion Internet ?

Oui, totalement. Contrairement à Alexa ou Google Assistant, la Nicla Voice exécute toute la reconnaissance vocale localement sur le NDP120. Aucune donnée audio n'est transmise vers un cloud. C'est un atout majeur pour les applications industrielles sensibles, la domotique privée, ou les wearables où la confidentialité audio est critique. Seul un Bluetooth BLE est disponible pour communiquer les résultats, pas pour faire fonctionner la reconnaissance elle-même.

Combien de mots-clés la Nicla Voice peut-elle reconnaître ?

Le NDP120 peut faire tourner plusieurs modèles en parallèle, et chaque modèle peut reconnaître plusieurs mots-clés. En pratique, avec Edge Impulse, on entraîne couramment des modèles capables de distinguer 4 à 10 mots-clés distincts avec une précision supérieure à 90 %, plus une classe "rien" pour les bruits environnants. Le nombre exact dépend de la qualité du dataset, des conditions acoustiques et de la taille du modèle déployé.

Peut-on utiliser la Nicla Voice pour reconnaître autre chose que de la voix ?

Absolument. Le NDP120 est un classifieur audio générique — il peut reconnaître du bris de verre, une alarme, un son de moteur défaillant, un cri, une vibration spécifique, etc. C'est même un des usages les plus intéressants de la carte : maintenance prédictive par le son. Grâce à l'IMU embarquée, elle peut aussi classifier des mouvements et des gestes — tout ce qui se prête à un entraînement par machine learning supervisé.

Quelle est la différence entre Nicla Voice et Nicla Vision ?

La Nicla Voice est spécialisée dans l'audio : microphone haute performance + NDP120 pour l'IA vocale. La Nicla Vision, elle, embarque une caméra 2 Mpx et un STM32H7 puissant pour la vision par ordinateur (détection d'objet, classification d'image). Les deux cartes sont complémentaires et peuvent même se combiner dans un projet via ESLOV ou Bluetooth — vision d'un côté, voix de l'autre.

Peut-on alimenter la Nicla Voice sur batterie ?

Oui. La carte dispose d'un connecteur pour batterie LiPo 3,7 V (type BM03B-ACHSS-GAN-TF, non fournie) et d'un chargeur intégré via le PMIC BQ25120. Grâce à la très basse consommation du NDP120 en mode always-on, une batterie de taille modeste (500 mAh par exemple) peut assurer plusieurs semaines d'écoute continue — ce qui rend la carte particulièrement adaptée aux objets portables et aux déploiements de terrain.

Faut-il connaître le machine learning pour utiliser la Nicla Voice ?

Pas forcément. Pour un premier test, la démo AlexaDemo pré-installée fonctionne sans aucune configuration ML. Pour entraîner votre propre modèle, Edge Impulse Studio et les Machine Learning Tools d'Arduino Cloud proposent des interfaces graphiques qui guident l'utilisateur à travers les étapes : collecte, étiquetage, entraînement, déploiement. Des notions de base (classes, datasets, accuracy) restent utiles pour obtenir de bons résultats, mais pas besoin d'être data scientist.

La Nicla Voice convient-elle à un usage pédagogique ?

Elle s'adresse surtout à des étudiants avancés (bac+2/+3 et plus) qui ont déjà une base en Arduino et souhaitent explorer le TinyML. Pour des collégiens ou lycéens débutants, elle reste complexe — le Nano 33 BLE Sense ou le micro:bit seront plus accessibles. En revanche, dans une école d'ingénieurs, un master en IA ou un FabLab orienté recherche, c'est une plateforme idéale pour enseigner concrètement le cycle complet du machine learning embarqué.

Notre avis chez Lextronic

La Nicla Voice est un produit vraiment à part dans le catalogue Arduino. Rares sont les plateformes grand public qui proposent un Neural Decision Processor dédié comme le Syntiant NDP120, et encore plus rares celles qui l'associent à un microphone MEMS haute qualité et à une IMU 9 axes dans un format de 22,86 × 22,86 mm. Pour quiconque veut prototyper une application de reconnaissance vocale embarquée sans passer par le cloud, c'est aujourd'hui l'une des meilleures options du marché.

Points forts : keyword spotting always-on avec consommation ultra-faible ; trois processeurs dédiés (Cortex-M4F + Cortex-M0 + Core 2) pour une vraie séparation des tâches ; reconnaissance vocale 100 % locale sans cloud ni Wi-Fi ; support logiciel Edge Impulse très abouti ; connecteur ESLOV pour chaîner sans soudure ; 16 Mo de Flash externe pour héberger des modèles IA conséquents.

Points faibles : le flux logiciel pour déployer un modèle custom passe obligatoirement par Edge Impulse avec un bloc DSP Syntiant spécifique, ce qui demande un peu d'apprentissage ; pastilles au pas de 2,54 mm non soudées d'usine (soudure requise pour breadboard) ; courbe d'apprentissage plus raide qu'un Arduino Uno classique, réservée à des utilisateurs déjà à l'aise avec l'écosystème Arduino Pro et les notions de machine learning.

 

Spécifications du produit