ESP32-Audio-Kit
来自丢石头百科
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产品概述
ESP32-Audio-Kit 是基于 ESP32-A1S 模组开发的小型音频开发板。大多数音频外设分布在开发板两侧，支持TF卡，耳机输出，两路麦克风输入和两路喇叭输出。方便开发人员迅速开发。
板载资源
- 耳机口（earphone）：插入3.5mm耳机插口，支持左右声道输出。
- 左右声道扬声器（left channel of speaker/right channel of speaker）：支持最大输出4Ω3W喇叭输出，同时支持双声道输出。
- SD卡：最大支持64G SD卡读写
- 按键（KEY）：支持6路按键输入，默认出厂以下接入方式
| 名称 | IO |
|---|---|
| KEY1 | IO36 |
| KEY2 | IO13 |
| KEY3 | IO19 |
| KEY4 | IO23 |
| KEY5 | IO18 |
| KEY6 | IO5 |
- 麦克风：两路模拟麦克风，分别作为音频输入。
- 耳麦输入(LINEIN)：支持耳机麦克风输入。
- 锂电池（battery）：支持3.7伏锂电池输入。
- 电源输入（POWER）：最大支持5V2A电源输入，支持同时锂电池充电。
- 串口（UART）：支持micro usb串口输入输出，最大支持921600波特率。
- 下载按钮（BOOT）：下载时请拉低。由于IO0提供codec时钟，程序正常运行时请勿按下，否则影响codec工作。
- 复位按钮（EN）：按此按钮可以重置系统。
- 供电方式：1.Micro USB端口 5V/2A；2.锂电池供电。
使用说明
- SDK例子
- 更多教程请参考 ESP-ADF API文档 里面Ai-example例子。
下面将讲解如何使用 ESP32-Audio-Kit （ESP32-A1S开发板）轻松的实现离线语音控制LED灯。
离线语音框架
1. 算法模型 WakeNet 和 识别模型 MultiNet
既然是语音唤醒，本地识别，就离不开算法模型和识别模型，而ESP32-A1S是基于乐鑫一个仓库esp_sr为基础的。而 esp_sr 提供语音识别相关方向算法模型，目前主要包括三个模块：
- 唤醒词识别模型 WakeNet
- 语音命令识别模型 MultiNet
- 声学算法：集成了回声消除 AEC(Acoustic Echo Cancellation)，自动增益调节 AGC(automatic_gain_control)，噪声抑制 NS(Noise Suppression)，语音活动检测 VAD(Voice Activity Detection) 和麦克风阵列算法(Mic Array Processing)。
2. 唤醒词识别
唤醒词模型 WakeNet，致力于提供一个低资源消耗的的高性能模型，支持类似“Alexa”，“天猫精灵”，“小爱同学”等唤醒词的识别。
目前，ESP32的唤醒词仅仅开放了如下几个：“Hi，乐鑫”，“你好小智”，“你好小鑫”，“hi，Jeson”等唤醒词。
3. 语音命令识别
命令词识别模型 MultiNet，致力于提供一个灵活的离线语音命词识别框架。用户可方便根据需求自定义语音命令，无需重新训练模型。
目前模型支持类似“打开空调”，“打开卧室灯”等中文命令词识别，自定义语音命令词最大个数为 100。
英文命令词定义将在下一版提供支持。
编译步骤
固件是基于ESP32的SDK开发为基础，仓库代码已经开发了支持ESP32-A1S开发板简单控制的demo。
参考资料：ESP32 Linux开发环境搭建教程
1. 下载源代码
git clone 方式：
git clone --recursive https://github.com/Ai-Thinker-Open/Ai-Thinker-Open_ESP32-A1S_ASR_SDK.git
如果速度较慢，可以直接下载：
资源下载
原理图
ESP32-A1S 规格书
出厂固件
SDK
ESP-ADF API文档
ESP32-A1S ASR SDK
git clone https://github.com/Ai-Thinker-Open/Ai-Thinker-Open_ESP32-A1S_ASR_SDK
或通过
- 百度网盘，提取码：xcmj
FAQ
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