MicroPython+ESP32语音识别

<think>嗯，用户想找关于使用MicroPython和ESP32进行语音识别的教程和示例代码。首先，我需要回忆一下有没有相关的资料。记得之前系统提供的引用中有提到ESP32-CAM的文字识别和语音合成的例子，比如引用2和3。不过用户问的是语音识别，可能需要结合其他服务。 首先，我应该确认MicroPython在ESP32上是否支持语音识别。一般来说，ESP32本身处理能力有限，直接进行本地语音识别可能比较困难，通常需要依赖云服务。比如使用百度的语音识别API或者其他在线服务。引用3中提到了使用百度的在线语音合成，可能用户需要类似的流程，但换成语音识别。 接下来，用户需要教程和示例代码。我应该分步骤说明，比如硬件准备、网络连接、配置API、录音采集、发送请求和处理响应。同时要注意代码的结构，确保使用正确的LaTeX格式，比如行内公式用$...$，独立公式用$$...$$。不过这个问题可能不太涉及数学公式，但如果有参数设置可能需要提到。 可能还需要考虑如何用ESP32进行录音，是否需要额外的硬件，比如麦克风模块。例如，使用INMP441或MAX4466这样的麦克风模块，然后通过I2S接口读取数据。这部分需要给出示例代码，但要注意代码的正确性。 另外，用户可能没有明确是否要离线识别还是在线识别。由于ESP32的资源限制，很可能是在线识别，所以需要网络连接和API密钥。示例代码中应该包括HTTP POST请求发送音频数据到云端，并解析返回的文本。 还要注意引用相关的资料，比如引用3中使用了百度的语音合成，同样的，语音识别可能也需要百度AI的接口，所以引用需要正确标注。同时，生成的问题部分要符合用户的需求，比如询问优化方法或硬件选择。 最后，确保回答结构清晰，分步骤说明，提供代码示例，并附上相关问题。检查是否有遗漏，比如是否需要预处理音频数据，采样率设置，或者如何安装必要的库。可能还需要提到一些常见的错误和解决方法，比如内存不足或网络连接问题。</think>根据现有资料和MicroPython在ESP32上的应用场景，以下是语音识别实现的步骤说明： ### 一、技术基础 1. ESP32的**I2S音频接口**是语音采集的关键，需连接麦克风模块（如INMP441/MAX4466）[^2] 2. **音频预处理**需要将模拟信号转换为数字信号，采样率通常设置为16kHz/16bit 3. 在线语音识别推荐使用**百度AI开放平台**的语音识别API（与引用3的语音合成技术同源）[^3] ### 二、实现步骤 ```python import network import urequests import machine from machine import I2S # 1. 网络连接（同引用3的天气示例） sta = network.WLAN(network.STA_IF) sta.active(True) sta.connect("SSID", "PASSWORD") # 2. I2S麦克风配置 i2s = I2S(0, sck=machine.Pin(14), ws=machine.Pin(13), sd=machine.Pin(12), mode=I2S.RX, bits=16, format=I2S.MONO, rate=16000, ibuf=40000) # 3. 录音采集（5秒示例） audio_buffer = bytearray(1024) total_samples = b'' for _ in range(50): # 16000Hz * 5s / 1024 ≈ 78次 i2s.readinto(audio_buffer) total_samples += audio_buffer # 4. 调用百度语音识别API API_KEY = "your_api_key" SECRET_KEY = "your_secret_key" url = "http://vop.baidu.com/server_api" headers = {"Content-Type": "audio/pcm;rate=16000"} response = urequests.post(url, headers=headers, data=total_samples, params={ "cuid": "esp32", "token": get_token(API_KEY, SECRET_KEY) # 需实现鉴权函数 }) print("识别结果:", response.json()["result"][0]) ```