esp32s3 AI
时间: 2025-01-02 07:31:36 浏览: 134
### ESP32-S3 AI 开发教程及应用案例
#### 使用 ESP-BOX 进行快速开发
Espressif Systems 推出了新一代 AIoT 开发平台——ESP-BOX,此系列中的多个型号均基于强大的 ESP32-S3 Wi-Fi + Bluetooth 5 (LE) SoC 构建[^1]。这些设备不仅适合于原型设计阶段,在实际部署复杂的物联网(IoT)项目时也表现出色。
#### MicroPython 支持下的便捷编程环境
对于希望简化硬件控制逻辑并加速产品迭代的研发人员来说,MicroPython 提供了一种高效的方式去操作 ESP32-S3 的各种外围接口和功能特性[^2]。通过这种高级脚本语言,开发者可以更专注于算法实现而非底层驱动细节。
#### 基于 ESP-AI 实现智能语音识别系统
为了使嵌入式设备具备人工智能能力,wangzongming 创建了一个名为 `esp-ai` 的开源项目[^3],它允许用户轻松地将自己的 ESP32 设备连接至云端服务完成诸如自然语言处理(NLP),图像分类等任务。具体而言,该项目特别强调了如何利用 TensorFlow Lite For Microcontrollers 来运行轻量级神经网络模型从而实现在本地端侧执行简单的推理运算而无需依赖互联网连接.
```python
import time
from machine import Pin
import network
import esp_ai as ai
# 初始化Wi-Fi连接
sta_if = network.WLAN(network.STA_IF)
sta_if.active(True)
# 加载预训练好的机器学习模型文件(.tflite格式)
model_path="/path/to/model.tflite"
interpreter=ai.Interpreter(model_path=model_path,num_threads=4)
def predict(audio_data):
input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()
# 设置输入数据(音频片段)
interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], audio_data)
start_time=time.time()
# 执行预测过程
interpreter.invoke()
end_time=time.time()-start_time
results=interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])
return {"time":end_time,"result":results}
# 获取麦克风采集的数据...
audio_sample=get_audio_from_mic()
prediction=predict(audio_sample)
print(f'Prediction took {prediction["time"]} seconds.')
for i,value in enumerate(prediction['result']):
print(f'{i}: Probability={value:.8f}')
```
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