树莓派打造一个适合音乐制作的系统（声卡部分）

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#i2s #树莓派 #从机 #声卡

于 2022-04-01 14:56:36 首次发布
本文介绍了如何使用树莓派打造一个音乐制作系统，重点在于利用CS4272 codec DIY一个I2S声卡，并设置树莓派为从机模式。内容包括硬件电路设计，软件部分的内核模块编译，以及设置树莓派为I2S从机模式的详细步骤。最后通过jack音频服务进行测试验证。

之前有讲过如何做一个非USB的具有输入输出的声卡，目前现成的方案有WM8731或者hifiberry DAC+ADC pro，他们都是在启动时加载驱动的，但如果我们想要使用其他的codec，怎么办呢？经过一番研究，发现可以用simple card来创建一个声卡设备，并且让树莓派作为从机，那么本文通过几个部分来讲述，一个是硬件部分，一个是软件部分。

首先说明一下，我的目的是想通过树莓派作为一个实时音频处理器，将输入的音频信号做处理并输出。

好的，朝着这个方向来解决问题，第一个，硬件部分就是DIY一个声卡，采用的是CS4272这一片codec，它的模数，数模具有114db的动态范围，高达192k的采样率，按照官方pdf说明，我搭建了如下电路

声卡电路

外部时钟部分，由一颗12.288M有源晶振提供，用74HC4040作分频器，那么74HC4040的4脚为4分频输出，13脚为256分频输出，分别得到BCK和LRCK；那么对于玩解码器的朋友自然很清楚这三根时钟线的作用。那么CS4272和树莓派将作为从机接受外部时钟信号，树莓派不需要MCK时钟，只需要LRCK和BCK。

 外部I2S时钟与树莓派连接：

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树莓派学习之旅（2）— 使用USB声卡进行录音 一、USB声卡的接入 在插入USB声卡之前，我们使用 lsusb命令查看一下USB设备： 然后把USB声卡插上，再使用lsusb查看一下，可以看到，多出来的那个就是USB声卡： 然后使用arecord -l可以列出所有录音设备，可以看到，我们的USB声卡设备 而使用aplay -l可以列出所有播放设备 参考自：https://segmentf...
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1.在$HOME下新建 .asoundrc输入以下内容1指的是指定声卡的card号，可用cat /proc/asound/cards查看2.测试录音3.播音和录音为不同声卡时，可以参考以下配置，修改~/.asoundrc4.测试指定声卡5.重启Card编号改变处理。
在树莓派搭建私人音乐服务器navidrome，并支持显示中文歌词
zhaoolee的优快云博客
07-18 4367
（虽然jellyfin也支持管理歌曲，但不支持显示歌词，我认为显示歌词是刚需，最终选择了navidrome）本文是树莓派不吃灰系列的第19期，涉及到的 docker , samba, frp服务在前面的篇章已发表详细的图文教程，如果遇到困难，请查看 github.com/zhaoolee/pi。最近打开音乐软件，推送的歌曲实在不好听，有点想念老式的mp3, 歌曲数量虽然有限，但每首都好听，每首都熟悉。这里选择QQ音乐是因为QQ音乐歌比较全，下载比较方便，从网络下载资源，或找其它人的共享资源，都是可以的。
使用树莓派如何识别一段音乐
07-31
<think>首先，用户的问题是：“我想使用树莓派进行音频识别 请问树莓派 音乐识别 音频处理 实现方法”。这涉及到树莓派上的音频识别，特别是音乐识别和音频处理。 我的系统指令要求： - 所有行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 - 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。 - 引用站内引用：[^1]和[^2]是给定的参考，但我需要基于用户的问题来回答。 用户提供的引用是： - 引用[1]: 树莓派智能语音助手实现音乐播放。使用sounddevice实现音乐播放，RASA解析语义。 - 引用[2]: 基于树莓派的蓝牙音频接收器。通过命令行设置树莓派为蓝牙音频接收器。 这些引用是关于音乐播放和蓝牙音频接收的，但用户的问题是“音频识别”，特别是“音乐识别”。所以，我需要专注于音频识别，而不是播放或接收。 音频识别在树莓派上的实现方法可能包括： - 使用麦克风或音频输入设备捕捉音频。 - 处理音频信号：例如，傅里叶变换、特征提取。 - 识别音乐：可能使用库如librosa、TensorFlow Lite进行机器学习模型推理。 - 具体实现步骤：设置硬件、安装软件、编写代码。 结构清晰的回答： 1. **介绍和概述**：解释树莓派在音频识别中的应用。 2. **硬件需求**：列出树莓派模型、麦克风、可能的音频接口。 3. **软件工具和库**：推荐Python库如PyAudio、librosa、TensorFlow Lite。 4. **实现步骤**： - 设置音频输入。 - 捕捉音频数据。 - 预处理音频。 - 特征提取（如MFCC）。 - 使用模型进行识别（预训练模型或自定义）。 5. **示例代码**：提供简单的Python代码片段。 6. **引用参考**：自然地融入引用[1]和[2]，但它们是关于播放和接收的，所以我需要谨慎处理。引用[1]提到RASA用于语义解析，这可能与语音识别相关，但用户是问音乐识别。引用[2]是蓝牙音频接收，可能用于输入音频。 7. **生成相关问题**：在回答后添加相关问题。 生成相关问题： - 基于主题，如优化、性能、应用场景。 确保LaTeX： - 如果有数学表达式，比如在音频处理中，傅里叶变换可能涉及。例如，傅里叶变换公式：$$ \mathcal{F}\{f(t)\} = \int_{-\infty}^{\infty} f(t) e^{-j\omega t} dt $$ - 在特征提取中，MFCC涉及Mel滤波器组。 回答大纲： 1. **引言**：简述树莓派适合音频识别，因为其计算能力和GPIO。 2. **硬件准备**：树莓派（如Raspberry Pi 4）、USB麦克风或音频输入设备。 3. **软件安装**：安装Python、PyAudio、librosa、TensorFlow Lite等。 4. **音频捕捉和处理**：使用PyAudio捕捉音频流。 5. **特征提取**：使用librosa提取MFCC特征。 6. **音乐识别模型**：使用预训练模型（如Shazam-like算法或深度学习模型）。 7. **实现步骤示例**： - 代码片段。 8. **参考引用**：如果相关，提及引用[1]和[2]。 9. **相关问题**：生成3-5个相关问题。 引用[1]和[2]： - 引用[1]：提到音乐播放和RASA解析。对于音频识别，RASA可能用于语音命令，但音乐识别不同。所以，我可以说，类似地，可以使用语音识别库。 - 引用[2]：蓝牙音频接收器。这可以作为音频输入源，用于识别。 自然地添加引用： - 例如，“在设置音频输入时，可以参考蓝牙音频接收器的实现方法[^2]。” 最终回答结构： - 开头：直接回应问题。 - 分步解释。 - 代码块（如果适用）。 - 结尾：相关问题。</think>### 树莓派音频识别实现方法 树莓派是一款功能强大的单板计算机，非常适合嵌入式音频处理应用，包括音乐识别和音频识别。音频识别涉及捕捉音频信号、提取特征（如频谱特征），并使用机器学习模型进行识别。以下我将逐步介绍实现方法，确保结构清晰、实用可靠。整个过程包括硬件准备、软件安装、音频处理流程和示例代码。树莓派的计算能力（如Raspberry Pi 4）足以处理实时音频识别任务，但需注意优化性能以避免延迟。 #### 1. **硬件准备** - **树莓派设备**：推荐使用Raspberry Pi 4（4GB RAM以上），以处理音频识别的计算负载。 - **音频输入设备**： - 内置麦克风（如树莓派官方麦克风模块）或USB麦克风。 - 或外部音频源：例如，通过蓝牙接收音频输入（参考引用[2]中蓝牙音频接收器方法），这可将手机或其他设备音频传输到树莓派进行识别[^2]。 - **其他硬件**：SD卡（至少16GB）、电源适配器、可选音频接口（如USB声卡）以提高输入质量。 #### 2. **软件安装与配置** 树莓派运行Raspberry Pi OS（基于Debian），需安装Python和相关库。以下是关键步骤： - **更新系统**： ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y ``` - **安装Python库**： - PyAudio：用于音频捕捉。 - librosa：音频特征提取（如MFCC）。 - TensorFlow Lite：轻量级机器学习推理（适合树莓派资源）。 - 其他：numpy（数值计算）、scipy（信号处理）。 ```bash sudo apt install python3-pip pip3 install pyaudio librosa tensorflow tflite-runtime numpy scipy ``` - **配置音频输入**：确保系统识别麦克风（测试：`arecord -l`）。如果使用蓝牙音频输入，参考引用[2]的方法设置树莓派为接收器[^2]。 #### 3. **音频处理流程** 音频识别核心是信号处理：捕捉音频、预处理、特征提取和模型推理。关键步骤包括： - **音频捕捉**：使用PyAudio实时读取音频流（采样率通常16kHz）。 - 数学基础：音频信号是时域序列，需转换到频域进行分析。傅里叶变换（FFT）是关键： $$ \mathcal{F}\{x(t)\} = \int_{-\infty}^{\infty} x(t) e^{-j2\pi ft} dt $$ 其中$x(t)$是时域信号，$f$是频率。 - **预处理**： - 降噪：应用滤波器（如高通滤波）去除背景噪声。 - 分帧：将音频分割为短帧（例如20-40ms），便于分析。 - **特征提取**：提取Mel频率倒谱系数（MFCC），这是音乐识别的标准特征。MFCC模拟人耳听觉特性： - 步骤：计算功率谱、应用Mel滤波器组、离散余弦变换（DCT）。 - 公式：Mel频率标度定义为$m = 2595 \log_{10}\left(1 + \frac{f}{700}\right)$，其中$f$是线性频率。 - **音乐识别模型**： - 使用预训练模型：例如，TensorFlow Lite模型（如MobileNetV2适配音频）或开源库（`librosa`内置特征提取）。 - 训练自定义模型（可选）：在PC上训练模型（使用数据集如GTZAN），然后部署到树莓派。树莓派资源有限，推荐轻量模型（如CNN或RNN）。 #### 4. **实现步骤与示例代码** 以下是一个简单示例：捕捉音频并识别是否包含特定音乐片段（如歌曲片段）。代码使用Python，实现实时音频识别骨架。 ```python import pyaudio import numpy as np import librosa from tflite_runtime.interpreter import Interpreter # 设置参数 CHUNK = 1024 # 音频帧大小 FORMAT = pyaudio.paInt16 CHANNELS = 1 RATE = 16000 # 采样率 MODEL_PATH = 'music_recognition_model.tflite' # 预训练模型路径 # 初始化PyAudio p = pyaudio.PyAudio() stream = p.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=CHUNK) # 加载TensorFlow Lite模型 interpreter = Interpreter(model_path=MODEL_PATH) interpreter.allocate_tensors() input_details = interpreter.get_input_details() output_details = interpreter.get_output_details() print("开始音频识别...按Ctrl+C停止") try: while True: # 捕捉音频数据 data = stream.read(CHUNK) audio_frame = np.frombuffer(data, dtype=np.int16) # 预处理：转换为浮点数并归一化 audio_frame = audio_frame.astype(np.float32) / 32768.0 # 提取MFCC特征 mfcc = librosa.feature.mfcc(y=audio_frame, sr=RATE, n_mfcc=13) mfcc = mfcc.reshape((1, mfcc.shape[0], mfcc.shape[1], 1)) # 重塑为模型输入形状 # 模型推理 interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], mfcc) interpreter.invoke() prediction = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index']) # 输出结果（例如：如果prediction > 0.5，则识别为音乐） if prediction[0][0] > 0.5: print("检测到音乐！") except KeyboardInterrupt: stream.stop_stream() stream.close() p.terminate() ``` **说明**： - 此代码捕捉实时音频，提取MFCC特征，并使用TensorFlow Lite模型进行二分类（音乐/非音乐）。 - 需要预训练模型：可从Hugging Face或TensorFlow Hub下载（如适用于音频的分类模型）。 - 性能优化：在树莓派上，减少采样率或帧大小可提升实时性。参考引用[1]中的方法，使用类似RASA的语义解析框架处理识别结果[^1]。 - 扩展：对于完整音乐识别（如Shazam风格），需实现音频指纹算法（基于频谱峰值哈希）。 #### 5. **注意事项与优化建议** - **性能挑战**：树莓派CPU可能受限，建议： - 使用TensorFlow Lite量化模型减少计算量。 - 优化音频采样率（例如8kHz用于语音识别）。 - **准确性提升**： - 结合多特征（如频谱质心、过零率）。 - 在云端训练模型，树莓派仅进行推理。 - **参考集成**：引用[1]提到音乐播放模块，识别后可触发播放动作[^1]。引用[2]的蓝牙接收器可作为输入源[^2]。 ###
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