ESP32实现AI问答,调用minmax大模型+百度语音

材料准备

一块ESP32(本文所用为ESP32-S3-N16R8)

一块max98357A(功放模块)+一个喇叭

一块INMP441麦克风模块

一块5V锂电池

一块面包板

项目流程

细致分为十个步骤,如图

主要步骤为:

① 将麦克风录音的音频发送到百度语音智能云平台,调用百度语音识别技术,将音频转换为文字,识别的文字返回给ESP32

②ESP32将文字发送到minmax平台,调用minmax模型获取回答,并将回答以文字形式返回给ESP32

③ESP32将获取的回复内容发送到百度语音智能云平台,调用百度语音合成技术,将文字内容转换为音频,音频返回给ESP32,ESP32将合成的音频通过功放模块放出来

代码连线:

模块引脚说明:

ESP32 MAX98357A
16 LRC
15 BCLK
7 DIN
GND GND
3.3/5V VIN
ESP32 INP441
4 SCK
5 WS
6 SD
3.3V VDD
GND GND

INP441与MAX98357A未提及部分不需要接线,MAX98357A还需接喇叭,注意正负极,红色为正,黑色为负

开发环境:Arduino IDE

开发板选取:ESP32S3 Dev Module 

流程如下(默认已经有了ESP32环境)

如果说这个方法找不到开发板,还有一种方法,具体流程如下

实现代码:(代码有bug)

#include <WiFi.h>
#include <HTTPClient.h>
#include <ArduinoJson.h>
#include <driver/i2s.h>
#include <UrlEncode.h>
#include <base64.hpp>
#include <string.h>
#include "cJSON.h"

// I2S config for MAX98357A
#define I2S_OUT_PORT I2S_NUM_1
#define I2S_OUT_BCLK 15
#define I2S_OUT_LRC 16
#define I2S_OUT_DOUT 7

// INMP441 config
#define I2S_IN_PORT I2S_NUM_0
#define I2S_IN_BCLK 4
#define I2S_IN_LRC 5
#define I2S_IN_DIN 6

// WiFi credentials
const char* ssid = "name";
const char* password = "password";

// 2. Replace with your OpenAI API key
const char* apiKey = "*******************";
// Send request to OpenAI API
String apiUrl = "https://api.minimax.chat/v1/text/chatcompletion_v2";

const int STT_DEV_PID = 1537; //选填,输入法模型 1737-英语 1537-普通话(近场识别模型) 1936-普通话远程识别 1837-四川话 
const char *STT_CUID = "*****************8"; //用户唯一标识,用来区分用户,计算UV值。建议填写能区分用户的机器 MAC 地址或 IMEI 码,长度为60字符以内。
const char *STT_CLIENT_ID = "*****************8"; //API Key
const char *STT_CLIENT_SECRET = "*******************"; //Secret Key

// Audio recording settings
#define SAMPLE_RATE 16000
#define RECORD_TIME_SECONDS 15
#define BUFFER_SIZE (SAMPLE_RATE * RECORD_TIME_SECONDS)

/** Audio buffers, pointers and selectors */
typedef struct {
  int16_t* buffer;
  uint8_t buf_ready;
  uint32_t buf_count;
  uint32_t n_samples;
} inference_t;

static inference_t inference;
static const uint32_t sample_buffer_size = 2048;
static signed short sampleBuffer[sample_buffer_size];
static bool debug_nn = false;  // Set this to true to see e.g. features generated from the raw signal
static bool record_status = true;

String getAccessToken(const char* api_key, const char* secret_key) {
  String access_token = "";
  HTTPClient http;

  // 创建http请求
  http.begin("https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=" + String(api_key) + "&client_secret=" + String(secret_key));
  int httpCode = http.POST("");

  if (httpCode == HTTP_CODE_OK) {
    String response = http.getString();
    DynamicJsonDocument doc(1024);
    deserializeJson(doc, response);
    access_token = doc["access_token"].as<String>();

    Serial.printf("[HTTP] GET access_token: %s\n", access_token);
  } else {
    Serial.printf("[HTTP] GET... failed, error: %s\n", http.errorToString(httpCode).c_str());
  }
  http.end();

  return access_token;
}

void wifi_setup() {
  WiFi.mode(WIFI_STA);
  WiFi.begin(ssid, password);
  Serial.print("Connecting to WiFi ..");
  while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
    Serial.print('.');
    delay(1000);
  }
  Serial.println(WiFi.localIP());
  Serial.println("Enter a prompt:");
}

void baiduTTS_Send(String access_token, String text) {
  if (access_token == "") {
    Serial.println("access_token is null");
    return;
  }

  if (text.length() == 0) {
    Serial.println("text is null");
    return;
  }

  const int per = 1;
  const int spd = 6;
  const int pit = 5;
  const int vol = 15;
  const int aue = 6;

  // 进行 URL 编码
  String encodedText = urlEncode(urlEncode(text));

  // URL http请求数据封装
  String url = "https://tsn.baidu.com/text2audio";

  const char* header[] = { "Content-Type", "Content-Length" };

  url += "?tok=" + access_token;
  url += "&tex=" + encodedText;
  url += "&per=" + String(per);
  url += "&spd=" + String(spd);
  url += "&pit=" + String(pit);
  url += "&vol=" + String(vol);
  url += "&aue=" + String(aue);
  url += "&cuid=esp32s3";
  url += "&lan=zh";
  url += "&ctp=1";

  // http请求创建
  HTTPClient http;

  http.begin(url);
  http.collectHeaders(header, 2);

  int httpResponseCode = http.GET();
  if (httpResponseCode > 0) {
    if (httpResponseCode == HTTP_CODE_OK) {
      String c
<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何使用ESP32-S3进行AI语音识别的相关信息或教程。首先,我要回忆一下ESP32-S3的特点,特别是它在AI语音识别方面的功能。根据用户提供的引用内容,ESP32-S3集成了BSS盲源分离、AEC回声消除、WWE唤醒词引擎和本地命令词识别算法,支持200条本地命令语句,不需要额外的DSP芯片。此外,它还有向量指令加速神经网络和信号处理,开发者可以使用ESP-DSP和ESP-NN库来实现高性能的语音识别。 接下来,我需要整理实现AI语音识别的步骤。首先,用户需要准备好硬件,比如ESP32-S3开发板、麦克风和扬声器等。然后,设置开发环境,安装ESP-IDF框架。根据引用中的内容,ESP-IDF是Espressif的官方开发框架,支持ESP32-S3的各种功能。接下来,用户需要配置语音识别组件,比如启用唤醒词引擎和命令词识别,这部分可以参考乐鑫的文档和示例代码。 然后,用户可能需要训练自己的语音模型,或者使用已有的模型。引用中提到ESP32-S3支持200条本地命令词,所以用户需要按照格式准备语音数据,并利用乐鑫提供的工具进行训练。之后,集成到项目中,编写代码调用相关API,处理语音输入并执行相应操作。测试和优化也是关键步骤,特别是在噪音环境下调整参数,确保识别准确率。 用户可能需要具体的教程链接或示例代码。根据引用[1],乐鑫的合作伙伴整理了开发中的问题解决方法和简明教程,所以建议用户访问乐鑫的官方文档和GitHub仓库。另外,引用[2]提到基于ESP32-S3-BOX-Lite的语音合成与播报系统,使用了TTS和WiFi,这可能是一个相关案例,用户可以参考该项目的实现方法。 同时,我需要考虑用户可能的后续问题,比如性能优化、与其他AI功能的结合,或者如何在特定应用场景中使用。因此,在回答中应该包含相关问题,引导用户深入探索。 最后,确保回答结构清晰,分步骤说明,并引用提供的参考资料。需要检查是否所有LaTeX格式正确,数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$,但在这个问题中可能用不到太多数学公式,所以重点放在代码块和步骤说明上。同时,确保中文回答,语法正确,并在引用部分添加标识符。</think>### ESP32-S3 AI语音识别实现方法分步说明 根据乐鑫官方文档及技术资料[^1][^2][^3],实现AI语音识别的主要步骤如下: --- #### 一、硬件准备 1. 开发板选择: - ESP32-S3-BOX-Lite(集成双麦克风+扬声器) - 或自建电路(需包含至少1个数字麦克风) 2. 关键参数要求: - 麦克风采样率需支持16kHz/24kHz - 存储空间建议≥4MB Flash --- #### 二、开发环境搭建 1. 安装ESP-IDF框架(v4.4+) ```bash git clone -b release/v4.4 https://github.com/espressif/esp-idf.git cd esp-idf && ./install.sh ``` 2. 配置语音识别组件 ```makefile # menuconfig配置 CONFIG_ESP_WWE_ENABLE=y # 启用唤醒词引擎 CONFIG_ESP_SR_MODEL_CN=1 # 选择中文语音模型 ``` --- #### 三、核心代码实现 1. 初始化语音识别管道: ```c #include "esp_wn_iface.h" #include "esp_wn_models.h" void app_main() { // 创建音频前端(BSS+AEC) esp_afe_sr_iface_t *afe_handle = &ESP_AFE_SR_HANDLE; afe_config_t afe_config = AFE_CONFIG_DEFAULT(); afe_handle->create(&afe_config); // 加载唤醒词模型 esp_wn_iface_t *wake_word = &WAKE_WORD_MODEL; model_coeff_getter_t *ww_coeff = wake_word->get_coeff(); } ``` 2. 命令词识别配置: ```c // 定义识别命令词表(支持最多200条) static const sr_cmd_t cmd_set[] = { {"kai_deng", 0}, // 命令词与ID映射 {"guan_deng", 1}, {NULL, -1} // 结束标记 }; ``` --- #### 四、模型训练与部署 1. 自定义语音模型训练流程: ``` 语音数据采集 ↓ 数据预处理(16kHz单声道PCM格式) ↓ 特征提取(MFCC+Log-Mel) ↓ 通过Espressif Model Training Toolkit训练 ↓ 生成.h头文件模型 ``` 2. 性能优化技巧: - 使用ESP-NN库加速神经网络推理: ```c // 调用优化后的全连接层 esp_nn_fc_s8(input, output, weight, bias, input_offset, output_offset, activation_min, activation_max); ``` --- #### 五、典型应用案例(引用官方DEMO[^1]) ```mermaid graph TD A[麦克风阵列] --> B{音频前端处理} B -->|BSS+AEC| C[唤醒词检测] C -->|WWE引擎| D[本地命令词识别] D --> E[执行控制指令] E --> F[网络通信/设备控制] ``` ---
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