ESP32 ai小智代码

### 关于ESP32 AI小智机器人的代码实现 #### 唤醒词检测功能初始化 为了实现唤醒词检测功能，可以利用 ESP32 的硬件特性以及其支持的第三方库来完成。以下是简化版的 C/C++ 代码示例，用于展示如何通过 ESP-IDF 初始化语音唤醒模块： ```c #include "esp_log.h" #include "audio_element.h" #include "audio_pipeline.h" void init_voice_wakeup() { audio_pipeline_handle_t pipeline; audio_element_handle_t i2s_stream_reader; // 创建音频管道实例 pipeline = audio_pipeline_init(); if (!pipeline) { ESP_LOGE(TAG, "Failed to initialize the audio pipeline"); return; } // 配置 I2S 输入流读取器 i2s_stream_cfg_t i2s_cfg = I2S_STREAM_CFG_DEFAULT(); i2s_cfg.type = AUDIO_STREAM_READER; i2s_stream_reader = i2s_stream_init(&i2s_cfg); // 注册输入流到管道中 audio_pipeline_register(pipeline, i2s_stream_reader, "reader"); // 启动音频管道 audio_pipeline_run(pipeline); } ``` 此代码片段展示了如何配置和启动一个简单的音频采集流水线[^1]。 --- #### 音频数据上传至云端 当捕获到用户的语音命令后，可以通过 Wi-Fi 或其他网络协议将这些数据发送给远程服务器进行进一步处理。下面是一个基本的数据传输函数示例： ```c #include "esp_http_client.h" bool upload_audio_data(const uint8_t *data, size_t length) { esp_http_client_config_t config = { .url = "https://your-cloud-service.com/upload", .method = HTTP_METHOD_POST, .post_field_is_chunked = true, }; esp_http_client_handle_t client = esp_http_client_init(&config); if (client == NULL) { ESP_LOGE(TAG, "HTTP Client initialization failed."); return false; } esp_http_client_set_post_field(client, data, length); esp_err_t err = esp_http_client_perform(client); int status_code = esp_http_client_get_status_code(client); bool success = (err == ESP_OK && status_code >= 200 && status_code < 300); esp_http_client_cleanup(client); return success; } ``` 该函数负责构建 POST 请求并将录制好的音频文件传递给指定的服务端接口[^1]。 --- #### 接收并解析云服务响应 一旦云端完成了对语音指令的理解操作，则会返回一段 JSON 字符串形式的结果。此时我们需要对接收到的信息加以解读以便后续动作触发： ```c #include "nvs_flash.h" #include "cJSON.h" char* parse_cloud_response(char *response_body){ cJSON *root,*item; root=cJSON_Parse(response_body); item=cJSON_GetObjectItem(root,"text"); char *result=(char *)malloc(strlen(item->valuestring)+1); strcpy(result,item->valuestring); cJSON_Delete(root); return result; } ``` 上述代码段解释了怎样提取出包含最终识别文字的关键字段。 --- #### 使用 MicroPython 开发简易版本 如果倾向于采用更轻量级的方式快速搭建原型系统的话，那么借助 Micropython 可能更加合适一些。如下所示即为一种可能的设计思路： ```python import network from machine import Pin,SPI,UART import urequests as requests def connect_wifi(ssid,password): sta_if = network.WLAN(network.STA_IF) if not sta_if.isconnected(): print('connecting to network...') sta_if.active(True) sta_if.connect(ssid, password) while not sta_if.isconnected(): pass print('network config:', sta_if.ifconfig()) connect_wifi("YourSSID","YourPassword") uart = UART(2, baudrate=9600) while True: cmd = uart.readline() if cmd is None or len(cmd)==0 : continue r=requests.post(url='http://example.ai/recognize',json={'command':cmd.decode()}) answer=r.json().get('answer','') print(f'Received Answer:{answer}') ``` 这段脚本演示了一个基础框架，在其中包含了 WiFi 连接建立过程以及与远端 API 对话的部分逻辑[^2]。 ---