HC32F460与ESP32-S3对接NB-IoT的语音系统设计

HC32F460与ESP32-S3对接NB-IoT的语音系统设计

系统架构 HC32F460作为主控芯片负责音频采集、编解码及与ESP32-S3通信。ESP32-S3通过NB-IoT模块连接云端，实现与微信小程序的数据交互。

硬件连接

• HC32F460的I2S接口连接麦克风/扬声器
• HC32F460的UART与ESP32-S3通信
• ESP32-S3通过AT指令控制NB-IoT模块

音频编解码实现

PCM采集与压缩（HC32F460端）

// 初始化I2S录音
void I2S_Record_Init(void) {
    stc_i2s_init_t stcI2sInit;
    MEM_ZERO_STRUCT(stcI2sInit);
    stcI2sInit.u32ChannelLength = I2S_CHANNEL_LEN_16BITS;
    stcI2sInit.u32DataLength = I2S_DATA_LEN_16BITS;
    I2S_Init(M4_I2S1, &stcI2sInit);
    I2S_Cmd(M4_I2S1, Enable);
}

// ADPCM编码实现
void ADPCM_Encode(int16_t *pcm, uint8_t *adpcm, uint32_t len) {
    int16_t prev_sample = 0;
    int16_t index = 0;
    const int16_t step_table[89] = { /* ADPCM步长表 */ };
    
    for(uint32_t i=0; i<len; i++) {
        int16_t diff = pcm[i] - prev_sample;
        uint8_t code = 0;
        /* 编码逻辑 */
        adpcm[i/2] |= (code << (4*(i%2)));
    }
}

ESP32-S3数据传输

// NB-IoT数据发送
void sendNB_IoT(const uint8_t* data, size_t len) {
    Serial1.print("AT+QIOPEN=1,0,\"TCP\",\"your_server\",port,0,1\r");
    delay(1000);
    Serial1.printf("AT+QISEND=0,%d\r", len);
    delay(500);
    for(size_t i=0; i<len; i+=256) {
        size_t send_len = min(len-i, 256);
        Serial1.write(data+i, send_len);
        delay(100);
    }
}

微信小程序交互实现

小程序音频接收

// websocket接收处理
wx.connectSocket({
  url: 'wss://your_server'
});

wx.onSocketMessage(res => {
  const audioData = new Uint8Array(res.data);
  const audioCtx = wx.createInnerAudioContext();
  audioCtx.src = URL.createObjectURL(new Blob([audioData], {type: 'audio/adpcm'}));
  audioCtx.play();
});

音频发送到设备

function sendAudioToDevice(blob) {
  const reader = new FileReader();
  reader.onload = function() {
    wx.sendSocketMessage({
      data: this.result
    });
  };
  reader.readAsArrayBuffer(blob);
}

编解码方案对比

ADPCM vs OPUS

• ADPCM：4:1压缩比，算法简单(HC32F460可实时处理)，音质一般
• OPUS：更高压缩比(6:1~20:1)，需ESP32-S3处理，延迟更低

推荐方案

• 低功耗场景：HC32F460处理ADPCM
• 高质量场景：ESP32-S3处理OPUS编码

完整工作流程

1. HC32F460通过I2S采集PCM音频
2. 使用ADPCM编码压缩数据
3. 通过UART发送给ESP32-S3
4. ESP32-S3通过NB-IoT上传到云服务器
5. 微信小程序接收并播放音频
6. 反向流程实现语音消息下发

注意事项

• NB-IoT传输需分包处理(每包≤128字节)
• 需添加帧头标识和校验位
• 微信小程序需使用WebSocket协议
• 音频采样率建议采用8kHz/16kHz平衡质量与带宽

语音编码与解码实现

编码（PCM 转压缩格式）
以 Python 为例，使用 pyaudio 和 speex 库实现 PCM 音频压缩编码：

import pyaudio
import speex

# 初始化 Speex 编码器（窄带模式）
enc = speex.Encoder()
enc.initialize(speex.SPEEX_MODEID_NB)

# 音频参数
CHUNK = 1024
FORMAT = pyaudio.paInt16
CHANNELS = 1
RATE = 8000

# 打开音频流
p = pyaudio.PyAudio()
stream = p.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS,
                rate=RATE, input=True,
                frames_per_buffer=CHUNK)

# 编码过程
while True:
    data = stream.read(CHUNK)
    encoded_data = enc.encode(data)  # 输出压缩后的二进制数据

解码（压缩格式转 PCM）
使用 Speex 解码器还原音频：

dec = speex.Decoder()
dec.initialize(speex.SPEEX_MODEID_NB)

# 假设 received_data 是通过网络接收的压缩数据
pcm_data = dec.decode(received_data)

---

语音数据传输实现

UDP 发送端代码
通过 UDP 协议发送编码后的语音数据：

import socket

UDP_IP = "192.168.1.100"
UDP_PORT = 5005

sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
sock.sendto(encoded_data, (UDP_IP, UDP_PORT))

UDP 接收端代码
接收端实时解码并播放：

import pyaudio

# 初始化音频输出流
p = pyaudio.PyAudio()
out_stream = p.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS,
                    rate=RATE, output=True)

# 接收循环
while True:
    data, addr = sock.recvfrom(4096)
    pcm_data = dec.decode(data)
    out_stream.write(pcm_data)

---

完整收发系统示例

发送端整合
结合编码与网络发送：

# 初始化编码器和网络
enc = speex.Encoder()
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)

# 音频采集+编码+发送循环
while True:
    pcm_data = stream.read(CHUNK)
    encoded = enc.encode(pcm_data)
    sock.sendto(encoded, (UDP_IP, UDP_PORT))

接收端整合
结合网络接收与音频播放：

# 初始化解码器和音频输出
dec = speex.Decoder()
out_stream = p.open(...)

# 接收+解码+播放循环
while True:
    data, _ = sock.recvfrom(4096)
    decoded = dec.decode(data)
    out_stream.write(decoded)

---

关键参数说明

• 音频参数

  • RATE=8000: 适用于语音的采样率
  • CHUNK=1024: 平衡延迟与处理效率
  • SPEEX_MODEID_NB: 窄带模式（8kHz）

• 网络参数

  • UDP_PORT: 需与接收端一致
  • 4096: UDP 包最大尺寸

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错误处理增强

网络重传机制
对关键语音包实现简单重传：

MAX_RETRY = 3
for _ in range(MAX_RETRY):
    try:
        sock.sendto(encoded, (UDP_IP, UDP_PORT))
        break
    except socket.error:
        continue

音频缓冲补偿
解决网络抖动导致的断续问题：

from collections import deque
buffer = deque(maxlen=5)  # 存储 5 个数据包

while True:
    data, _ = sock.recvfrom(4096)
    buffer.append(data)
    if len(buffer) > 0:
        out_stream.write(dec.decode(buffer.popleft()))

---

性能优化建议

1. 多线程处理
   分离音频采集、编码、发送为独立线程

   import threading
   t = threading.Thread(target=audio_capture_thread)
   t.start()
   

2. 前向纠错（FEC）
   在编码阶段添加冗余数据包

3. 延迟测量
   插入时间戳计算端到端延迟

   send_time = time.time()
   packet = encoded_data + struct.pack('d', send_time)
   

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不同编码方案对比

编码格式	比特率	延迟	适用场景
Speex	2-44kbps	低	实时语音通信
Opus	6-510kbps	极低	全场景音频
G.711	64kbps	最低	传统电话系统

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扩展功能实现

静音检测（VAD）
减少无效数据传输：

import webrtcvad
vad = webrtcvad.Vad()
if vad.is_speech(pcm_data, RATE):
    sock.sendto(encoded_data, (UDP_IP, UDP_PORT))

回声消除
使用 WebRTC 的 AEC 模块：

from webrtc import AudioProcessing
apm = AudioProcessing()
processed_data = apm.ProcessStream(pcm_data)