基于AM67A的嵌入式语音识别功能实现（前言）

今年四月，公司决定在当前控制器平台中集成语音识别和图像处理功能，以把握Deepseek引领的AI热潮。由于我硕士期间专攻机器学习方向，这个项目就交给了我。虽然此前我毫无硬件开发经验，但这次机会让我得以系统学习完整的嵌入式开发流程。现将项目心得和踩坑经验整理如下，供大家参考讨论。

1. 背景
   当前注塑机技术已日趋成熟，行业创新重点正从机械结构转向软件控制系统。为保持竞争优势，企业需要持续进行前瞻性布局。值得注意的是，嵌入式设备在汽车车机领域的成功应用已获得市场验证，其衍生功能必将向更多行业渗透。
   从市场竞争、营销策略和技术革新三个维度来看，人工智能与机械设备的深度融合已成为不可逆转的时代趋势。

2. 应用场景
   语音识别分为三个方面：输入法的语音转文本、指令关键词识别和人机语音交互

   语音转文本：
   车间设备在运行期间配备了记事功能，操作人员可以随时记录数据或添加备注。相比手动输入，语音录入能大幅提升工作效率。

   关键词识别：
   系统可通过识别用户指令关键词（如"切换"、“修改”、“某页面”、"某参数"等）来执行对应功能操作。

   人机语音交互：
   端到端语音交互系统的工作流程如下：首先识别用户语音输入并将其转换为文本，然后将文本通过HTTP/HTTPS协议发送至AI对话模型接口（如DeepSeek API），获取回复文本后通过语音合成（TTS）输出，完成人机交互闭环。
   可实现以下应用场景：
   1.作为快速查询工具，用于获取机器操作手册和注塑机使用方法
   2.作为产品展示功能，演示智能语音交互能力

   图像处理主要分为人脸识别和内部运行监控（开模检测等），图像识别的网上资源非常丰富，这里不做赘述

3. 难点
   a) 我在硬件操作方面缺乏经验，比如镜像烧写和端口设置等基础操作；
   b) 由于采用的是国外开发板，相关教程都是英文文档，收集整理适合自己需求的内容比较耗时；
   c) 软件方面，TI官方只提供了图像处理示例，需要自行参考开发语音识别功能，增加了实现难度；
   d) 部署过程中，经历了虚拟机编译和开发板推理的多次调试及问题排查；
   e) 未来应用可能还需解决车间收音效果优化、关键词指令集配置以及云数据库搭建等技术问题。