ESP32智能语音对话 python

实现基于 ESP32 的智能语音对话功能，结合 Python 进行开发，通常涉及多个技术栈的集成。ESP32 本身主要使用 C/C++ 或 Arduino 框架进行嵌入式编程，但通过与外部设备或服务通信，可以借助 Python 实现语音识别、自然语言处理和语音合成等功能。 以下是完整的实现方法和开发指南： ### 1. 系统架构概览 整个系统由以下几个关键模块组成： - **ESP32 嵌入式端**：负责音频采集、Wi-Fi 连接、与上位机通信。 - **Python 后端处理**：运行在 PC 或服务器上，执行语音识别（ASR）、自然语言理解（NLU）和语音合成（TTS）。 - **通信协议**：ESP32 通过串口或 Wi-Fi 与 Python 程序交互，传输原始音频数据或接收控制指令。 ### 2. 硬件准备 - ESP32 开发板（如 ESP32-WROOM） - 麦克风模块（如 INMP441、SPH0645） - I2S 音频接口支持 - 扬声器或耳机输出模块 - USB 转 TTL 模块用于调试 ### 3. ESP32 端开发（Arduino 框架） 虽然不能直接用 Python 编写 ESP32 主控逻辑，但可以使用 Arduino 框架配合 I2S 接口采集音频，并通过串口或 TCP 发送原始音频数据到 Python 程序。 #### 示例代码：ESP32 音频采集（Arduino） ```cpp #include "driver/i2s.h" #define I2S_WS 25 #define I2S_SD 32 #define I2S_SCK 27 void setup() { i2s_config_t i2s_config = { .mode = (i2s_mode_t)(I2S_MODE_MASTER | I2S_MODE_RX), .sample_rate = 16000, .bits_per_sample = I2S_BITS_PER_SAMPLE_16BIT, .channel_format = I2S_CHANNEL_FMT_ONLY_LEFT, .communication_format = I2S_COMM_FORMAT_I2S_MSB, .dma_buf_count = 8, .dma_buf_len = 64, .use_apll = false }; i2s_pin_config_t pin_config = { .bck_io_num = I2S_SCK, .ws_io_num = I2S_WS, .data_out_num = -1, .data_in_num = I2S_SD }; i2s_driver_install(I2S_NUM_0, &i2s_config, 0, NULL); i2s_set_pin(I2S_NUM_0, &pin_config); } void loop() { size_t bytes_read; int16_t audio_buffer[64]; i2s_read(I2S_NUM_0, audio_buffer, sizeof(audio_buffer), &bytes_read, portMAX_DELAY); // 将 audio_buffer 发送到 Python 端 } ``` ### 4. Python 端处理流程 Python 端负责接收音频流并完成以下任务： #### （1）语音识别（ASR） 使用 `SpeechRecognition` 库或调用 Google Web Speech API、Azure Cognitive Services、Whisper 模型等。 ```python import speech_recognition as sr r = sr.Recognizer() with sr.Microphone() as source: print("请说话...") audio = r.listen(source) try: text = r.recognize_google(audio, language="zh-CN") print(f"你说的是: {text}") except sr.UnknownValueError: print("无法识别语音") ``` #### （2）自然语言处理（NLP） 使用 `transformers` 库加载本地模型（如 ChatGPT、BERT）或调用远程 API（如 OpenAI GPT）。 ```python from transformers import pipeline nlp = pipeline("text-classification", model="bert-base-chinese") result = nlp("打开客厅灯")[0] print(f"意图是：{result['label']}，置信度：{result['score']:.2f}") ``` #### （3）语音合成（TTS） 使用 `gTTS`（Google Text-to-Speech）或 `pyttsx3` 实现中文语音播报。 ```python from gtts import gTTS import os tts = gTTS(text="已为您打开客厅灯光", lang="zh-cn") tts.save("response.mp3") os.system("mpg321 response.mp3") # Linux 下播放音频 ``` ### 5. 通信方式设计 #### （1）串口通信（推荐用于调试） ESP32 通过串口发送原始音频数据，Python 使用 `pyserial` 接收。 ```python import serial ser = serial.Serial('/dev/ttyUSB0', 115200) while True: data = ser.read(64) # 读取音频数据 # 处理 data 并转为 ASR 输入 ``` #### （2）Wi-Fi TCP 通信（适合部署） ESP32 建立 TCP 客户端连接到 Python 服务器。 ```python import socket server_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) server_socket.bind(('0.0.0.0', 8080)) server_socket.listen(1) conn, addr = server_socket.accept() while True: data = conn.recv(1024) # 处理音频数据 ``` ### 6. 完整流程示例 1. ESP32 录音并通过 Wi-Fi 发送原始音频数据。 2. Python 接收音频并转换为文本（ASR）。 3. NLP 模型判断用户意图。 4. 根据意图生成响应文本。 5. TTS 合成语音并通过 ESP32 播放。 ### 7. 注意事项 - 音频采样率需统一（建议 16kHz），确保 ASR 兼容性。 - 若使用本地模型（如 Whisper），需部署在性能较强的边缘设备或云服务器上。 - 网络延迟可能影响实时性，可考虑使用本地语音识别引擎（如 Vosk[^4]）。