阅读量:0
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：
- 使用 INMP441 麦克风模块收集音频数据。
- 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。
- 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。
