使用 MicroPython 实现语音助手：从音频采集到语音识别

在这个项目中，我们将使用 MicroPython 和一些硬件设备来创建一个简单的语音助手系统。我们的目标是实现以下功能：

1. 使用 INMP441 麦克风模块收集音频数据。
2. 将收集到的音频数据发送到百度语音识别 API 进行语音识别。
3. 最终目标是将语音识别与 ChatMindAi 和语音合成等技术结合，构建一个完整的语音助手系统。

1. 准备工作

首先，我们需要准备以下材料：

• ESP32 开发板
• INMP441 麦克风模块
• 一个 Wi-Fi 网络

2. 硬件连接

将 INMP441 模块连接到 ESP32 开发板上，确保正确连接数据时钟 (SCK)，帧时钟 (WS)，和数据线 (SD)。

3. MicroPython 代码实现

接下来，我们将使用 MicroPython 编写代码来实现项目的功能。以下是关键代码部分的概述：

 import urequests as requests import ubinascii import json from machine import I2S, Pin import network import time  # 初始化WiFi连接函数 def do_connect(ssid, password):     wlan = network.WLAN(network.STA_IF)     wlan.active(True)     if not wlan.isconnected():         print('正在连接WiFi...')         wlan.connect(ssid, password)         while not wlan.isconnected():             pass     print('网络配置:', wlan.ifconfig())  # 音频录制函数，调整record_seconds实现录音时长的改变 def record_audio(sample_rate=8000, bits_per_sample=16, buf_size=8192, record_seconds=2):     sck_pin = Pin(4)     ws_pin = Pin(15)     sd_pin = Pin(22)     i2s = I2S(0, sck=sck_pin, ws=ws_pin, sd=sd_pin, mode=I2S.RX, bits=bits_per_sample,               format=I2S.STEREO, rate=sample_rate, ibuf=buf_size)     print("* 开始录音，请说话...")     audio_content = bytearray()     for _ in range(int(sample_rate / 1024 * record_seconds)):         data = bytearray(1024)         i2s.readinto(data)         audio_content += data     print("* 录音结束")     i2s.deinit()     return audio_content  # 发送音频数据到百度语音识别API def send_audio_to_baidu(audio_data):     audio_content_base64 = ubinascii.b2a_base64(audio_data).decode("utf-8").strip()     audio_length = len(audio_data)     url = "https://vop.baidu.com/server_api"     headers = {'Content-Type': 'application/json', 'Accept': 'application/json'}     payload = {         "format": "pcm",         "rate": 8000,         "channel": 1,         "cuid": "你的cuid",         "token": "你的token",         "speech": audio_content_base64,         "len": audio_length     }     response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload))     return response.json()  def main():     ssid = 'myk00544' # 替换为你的WiFi SSID     password = '11111111' # 替换为你的WiFi密码      do_connect(ssid, password)     audio_data = record_audio()     response = send_audio_to_baidu(audio_data)     print(response)  if __name__ == '__main__':     main()   

4. 运行项目

将以上代码复制到 MicroPython 开发环境中，并在 ESP32 上运行。确保 ESP32 连接到 Wi-Fi 网络，并开始说话录制音频。录制完成后，系统将自动将音频数据发送到百度语音识别 API，返回识别结果并打印到控制台。

5. 后续步骤

完成了音频数据的收集和语音识别功能后，下一步是将语音识别结果与 ChatMindAi 或其他自然语言处理模型集成，以实现自然语言理解。接着，我们可以将用户的语音输入与相应的操作和回答进行关联，从而实现一个完整的语音助手系统。

结语

本项目展示了如何使用 MicroPython 和简单的硬件设备构建一个基本的语音助手系统。通过结合硬件和软件技术，我们可以进一步拓展这个项目，实现更多有趣和实用的功能。

希望这篇博客对您有所帮助！如果有任何问题或疑问，请随时联系我。