【ESP32S3 Sense接入语音识别+MiniMax模型对话】

2024-03-28 09:28

本文主要是介绍【ESP32S3 Sense接入语音识别+MiniMax模型对话】,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

1. 前言

围绕ESP32S3 Sense接入语音识别+MiniMax模型对话展开,首先串口输入“1”字符,随后麦克风采集2s声音数据,对接百度在线语音识别,将返回文本结果丢入MiniMax模型,进而返回第二次结果文本,实现语言对话文本效果。以上一共有两次调用,后期只需加入tts模块就可完整对话。

讲解视频:

1.1 语音接入

百度在线语音接入教程:
【ESP32S3 Sense接入百度在线语音识别】
在这里插入图片描述

使用Seeed XIAO ESP32S3 Sense开发板接入百度智能云实现在线语音识别。自带麦克风模块用做语音输入,通过串口发送字符“1”来控制数据的采集和上传。

1.2 大模型接入

国产大模型接入分享如下:
【ESP32接入国产大模型之MiniMax】
【ESP32接入语言大模型之智谱清言】
【ESP32接入国产大模型之文心一言】
【ESP32接入语言大模型之通义千问】

下面是不标准测评,推荐使用MiniMax大模型,参考而已
在这里插入图片描述

MM智能助理是一款由MiniMax自研的,没有调用其他产品的接口的大型语言模型。MiniMax是一家中国科技公司,一直致力于进行大模型相关的研究。
|模型| 响应时间|内容质量|免费token次数|地址|
|–|–|–|–|–|
| MiniMax | 3s | 8分|500万|https://www.minimaxi.com/|
| 智谱清言 | 7s | 8分|300万|https://open.bigmodel.cn/|
|文心一言 | 10s | 9分|500万|https://cloud.baidu.com/doc/WENXINWORKSHOP/s/Nlks5zkzu|
| 通义千问 | 8s | 8分|800万|https://tongyi.aliyun.com/qianwen/|

这一次还是采用Arduino编程就会轻松许多开发。这样就可以把stt+chat大模型装进口袋啦🤣🤣🤣,接下来就只差tts播报啦!

在这里插入图片描述

2. 先决条件

在继续此项目之前,请确保检查以下先决条件。

我们将使用 Arduino IDE 对 ESP32/ESP8266 开发板进行编程,因此在继续本教程之前,请确保已在 Arduino IDE 中安装这些开发板。

2.1 环境配置

  1. Arduino IDE:下载并安装 Arduino IDE;
  2. ESP32 开发板库:在 Arduino IDE 中添加 ESP32 支持;
    参考博客:【esp32c3配置arduino IDE教程】
    为安装过程留出一些时间,具体时间可能因您的互联网连接而异。

2.2 所需零件

要学习本教程,您需要1个 ESP32 开发板+马克风或者ESP32 Sense,建议使用后者,笔者发现同样的代码后者可以轻松调用,ESP32不行(可能板子坏了)

在这里插入图片描述

3. 核心代码

提供两种硬件测试

  1. ESP32S3 Sense
  2. ESP32 + max9814麦克风模块用做语音输入,一个按键来控制数据的采集和上传

3.1 ESP32S3 Sense

在这里插入图片描述
ESP32S3 Sense自带麦克风直接烧录
Arduino代码如下

#include <Arduino.h>
#include "base64.h"
#include <WiFi.h>
#include "HTTPClient.h"
#include "cJSON.h"
#include <I2S.h>
#include <ArduinoJson.h>
#define data_len 16000
// #define key 4             //端口0
// #define ADC 2             //端口39
// #define led 15            //端口2HTTPClient http_client;
// 1. Replace with your network credentials
const char* ssid = "J09 502";
const char* password = "qwertyuiop111";
// 2. Check your Aduio port
const int buttonPin = 1;  // the number of the pushbutton pin
const int ledPin = 21;    // the number of the LED pin
hw_timer_t* timer = NULL;
uint16_t adc_data[data_len];    //16000个数据,8K采样率,即2秒,录音时间为2秒,想要实现更长时间的语音识别,就要改这个数组大小//和下面data_json数组的大小,改大一些。
uint8_t adc_start_flag = 0;     //开始标志
uint8_t adc_complete_flag = 0;  //完成标志
char data_json[45000];          //用于储存json格式的数据,大一点,JSON编码后数据字节数变成原来的4/3,所以得计算好,避免出现越界// 3. Replace with your MiniMax API key
const char* apiKey = "eyJhbGciOiJSUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJHcm91cE5hbWUiOiIyMzQ1dm9yIiwiVXNlck5hbWUiOiIyMzQ1dm9yIiwiQWNjb3VudCI6IiIsIlN1YmjE3NTk0ODIxODAxMDAxNzAyMDgiLCJQI6IjE3NTk0ODIxODAwOTU5NzU5MDQiLCJQYWdlTmFtZSI6IiIsIk1haWwiOiIiLCJDcmVhdGVUaW1lIjoiMjAyNC0wMy0xNiAxMzoyNDoxOCIsImlzcyI6Im1pbmltYXgifQ.WlEj8Nk0j_WOMXZE9SbIC8sHpwJ6R6Pi8Spl5mahJsW3-Jsz7Ev53sGGz3v__Bd5dDkt7o9-Y8BOW0WZq2ImaN7Rof7YNtYnYnvPNDyGx23_xRqq5co9P5UkC3ciYEcIch2SUZ5QPkXR-sMUPzhdowSYvfdu1N25kdKJ8GE_63NfCnsdDVt8mv0wQSSweJK0yf_C8a8ADdB1uF4vg_WKMDjHlvzERsoNZgX6FYtr-bee85rIyu4U-OrbUvEpR1FLPXa7lTlx65QvhVIYGbIKde7ERIT_7QLOQoVFvPz0gX-H6V7UlmSRgRy4LK_R9mvV5TqCy3v90WK_AFuwEhPXcg";
HTTPClient http;
String token_key = String("Bearer ") + apiKey;
// Send request to MiniMax API
String inputText = "你好,minimax!";
String apiUrl = "https://api.minimax.chat/v1/text/chatcompletion_v2";
int httpResponseCode;
String response,question,answer;
DynamicJsonDocument jsonDoc(1024);uint32_t num = 0;
portMUX_TYPE timerMux = portMUX_INITIALIZER_UNLOCKED;
void IRAM_ATTR onTimer() {// Increment the counter and set the time of ISRportENTER_CRITICAL_ISR(&timerMux);if (adc_start_flag == 1) {//Serial.println("");// adc_data[num] = analogRead(ADC);adc_data[num] = I2S.read();num++;if (num >= data_len) {adc_complete_flag = 1;adc_start_flag = 0;num = 0;//Serial.println(Complete_flag);}}portEXIT_CRITICAL_ISR(&timerMux);
}String getGPTAnswer(String inputText) {http.begin(apiUrl);http.addHeader("Content-Type", "application/json");http.addHeader("Authorization", token_key);String payload = "{\"model\":\"abab5.5s-chat\",\"messages\":[{\"role\": \"system\",\"content\": \"你是鹏鹏的生活助手机器人,要求下面的回答严格控制在256字符以内。\"},{\"role\": \"user\",\"content\": \"" + inputText + "\"}]}";httpResponseCode = http.POST(payload);if (httpResponseCode == 200) {response = http.getString();http.end();Serial.println(response);// Parse JSON responsedeserializeJson(jsonDoc, response);String outputText = jsonDoc["choices"][0]["message"]["content"];return outputText;// Serial.println(outputText);} else {http.end();Serial.printf("Error %i \n", httpResponseCode);return "<error>";}
}void setup() {//Serial.begin(921600);Serial.begin(115200);// pinMode(ADC, ANALOG);// pinMode(buttonPin, INPUT_PULLUP);pinMode(ledPin, OUTPUT);// start I2S at 16 kHz with 16-bits per sampleI2S.setAllPins(-1, 42, 41, -1, -1);if (!I2S.begin(PDM_MONO_MODE, 16000, 16)) {Serial.println("Failed to initialize I2S!");while (1);  // do nothing}uint8_t count = 0;WiFi.mode(WIFI_STA);WiFi.begin(ssid, password);while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {Serial.print(".");count++;if (count >= 75) {Serial.printf("\r\n-- wifi connect fail! --");break;}vTaskDelay(200);}Serial.printf("\r\n-- wifi connect success! --\r\n");Serial.println(WiFi.localIP());http.setTimeout(10000);// gain_token();timer = timerBegin(0, 80, true);    //  80M的时钟 80分频 1MtimerAlarmWrite(timer, 125, true);  //  1M  计125个数进中断  8KtimerAttachInterrupt(timer, &onTimer, true);timerAlarmEnable(timer);timerStop(timer);  //先暂停
}uint32_t time1, time2;
void loop() {if (Serial.available() > 0)  //按键按下{if (Serial.read() == '1') {Serial.printf("Start recognition\r\n\r\n");digitalWrite(ledPin, HIGH);adc_start_flag = 1;timerStart(timer);// time1=micros();while (!adc_complete_flag)  //等待采集完成{ets_delay_us(10);}// time2=micros()-time1;timerStop(timer);adc_complete_flag = 0;  //清标志digitalWrite(ledPin, LOW);memset(data_json, '\0', strlen(data_json));  //将数组清空strcat(data_json, "{");strcat(data_json, "\"format\":\"pcm\",");strcat(data_json, "\"rate\":16000,");                                                                        //采样率    如果采样率改变了,记得修改该值,只有16000、8000两个固定采样率strcat(data_json, "\"dev_pid\":1537,");                                                                      //中文普通话strcat(data_json, "\"channel\":1,");                                                                         //单声道strcat(data_json, "\"cuid\":\"666666\",");                                                                   //识别码    随便打几个字符,但最好唯一strcat(data_json, "\"token\":\"24.8f6143793af76e02f5e191.2592000.1713789066.282335-57722200\",");  //token	这里需要修改成自己申请到的tokenstrcat(data_json, "\"len\":32000,");                                                                         //数据长度  如果传输的数据长度改变了,记得修改该值,该值是ADC采集的数据字节数,不是base64编码后的长度strcat(data_json, "\"speech\":\"");strcat(data_json, base64::encode((uint8_t*)adc_data, sizeof(adc_data)).c_str());  //base64编码数据strcat(data_json, "\"");strcat(data_json, "}");// Serial.println(data_json);int httpCode;http_client.setTimeout(5000);http_client.begin("http://vop.baidu.com/server_api");  //https://vop.baidu.com/pro_apihttp_client.addHeader("Content-Type", "application/json");httpCode = http_client.POST(data_json);if (httpCode == 200) {if (httpCode == HTTP_CODE_OK) {response = http_client.getString();http_client.end();Serial.println(response);// Parse JSON response// DynamicJsonDocument jsonDoc(512);deserializeJson(jsonDoc, response);String question = jsonDoc["result"][0];// 访问"result"数组,并获取其第一个元// 输出结果Serial.println("\n Input:"+question);answer = getGPTAnswer(question);Serial.println("Answer: " + answer);Serial.println("Enter a prompt:");} else {Serial.printf("[HTTP] GET... failed, error: %s\n", http_client.errorToString(httpCode).c_str());}}// while (!digitalRead(buttonPin))//   ;Serial.printf("Recognition complete\r\n");}}vTaskDelay(1);
}

用于实现一个通过 I2S 接口采集音频信号并将其发送到百度语音识别 API 进行语音识别,然后将识别出的文本通过 MiniMax API 获取 AI 回答的功能。以下是代码的主要结构和功能说明:

  1. 引入必要的库文件,包括 Arduino.h、base64.h、WiFi.h、HTTPClient.h、cJSON.h、I2S.h 和 ArduinoJson.h,这些库分别提供了基本的 Arduino 功能、Base64 编解码、Wi-Fi 连接、HTTP 客户端操作、JSON 数据处理和 I2S 音频接口驱动。

  2. 定义了一些全局变量,如 Wi-Fi 的 SSID 和密码,以及与音频采集和处理相关的变量,如 ADC 数据缓冲区、录音标志位、完成标志位、JSON 格式数据缓冲区,还有 MiniMax API 的密钥(apiKey)。

修改Wi-Fi 的 SSID 和密码

// 1. Replace with your network credentials
const char* ssid = "J09 502";
const char* password = "qwertyuiop111";

修改MiniMax API 的密钥(apiKey)

// 3. Replace with your MiniMax API key
const char* apiKey = "eyJhbGciOiJSUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJHcm91cE5hbWUiOiIyMzQ1dm9yIiwiVXNlck5hbWUiOiIyMzQ1dm9yIiwiQWNjb3VudCI6IiIsIlN1YmjE3NTk0ODIxODAxMDAxNzAyMDgiLCJQI6IjE3NTk0ODIxODAwOTU5NzU5MDQiLCJQYWdlTmFtZSI6IiIsIk1haWwiOiIiLCJDcmVhdGVUaW1lIjoiMjAyNC0wMy0xNiAxMzoyNDoxOCIsImlzcyI6Im1pbmltYXgifQ.WlEj8Nk0j_WOMXZE9SbIC8sHpwJ6R6Pi8Spl5mahJsW3-Jsz7Ev53sGGz3v__Bd5dDkt7o9-Y8BOW0WZq2ImaN7Rof7YNtYnYnvPNDyGx23_xRqq5co9P5UkC3ciYEcIch2SUZ5QPkXR-sMUPzhdowSYvfdu1N25kdKJ8GE_63NfCnsdDVt8mv0wQSSweJK0yf_C8a8ADdB1uF4vg_WKMDjHlvzERsoNZgX6FYtr-bee85rIyu4U-OrbUvEpR1FLPXa7lTlx65QvhVIYGbIKde7ERIT_7QLOQoVFvPz0gX-H6V7UlmSRgRy4LK_R9mvV5TqCy3v90WK_AFuwEhPXcg";

修改百度api

strcat(data_json, "\"token\":\"24.8f6143793af76e02f5e191.2592000.1713789066.282335-57722200\",");  //token	这里需要修改成自己申请到的token
  1. 定义了一个 HTTPClient 实例 http_client,用于向 API 发送请求。

  2. 函数 getGPTAnswer() 负责调用 MiniMax API,并传入用户输入文本以获取 AI 的回答。

  3. onTimer() 函数是一个中断服务程序,每当定时器触发时会读取 I2S 接口上的音频数据并存入缓冲区 adc_data 中。当缓冲区满或者录音结束时,会设置完成标志。

  4. setup() 函数负责初始化串口通信、配置 I2S 接口、连接 Wi-Fi,并设置定时器和中断。

  5. loop() 函数是 Arduino 主循环函数,在循环中检查是否有按键输入(这里未实际使用)。如果有特定输入,开始音频采集过程,并在采集完成后将音频数据转换为 Base64 编码,构建一个 JSON 请求体,然后通过 HTTP POST 方式发送到百度语音识别 API。收到识别结果后,调用 getGPTAnswer() 函数获取 AI 回答,并打印在控制台上。

3.2 ESP32 + max9814

ESP32 + max9814麦克风模块用做语音输入,一个按键来控制数据的采集和上传

4. 上传验证

如果提示Compilation error: ArduinoJson.h: No such file or directory
在这里插入图片描述
直接在库管理安装Arduinojson
在这里插入图片描述

打开串口监视器,注意右下角选择换行符,选择115200波特率,输入你想问的问题,他就可以回答你

4.1 对话测试

在这里插入图片描述

串口发送“1”,开始录音,然后返回对话结果,以上是两次连续对话效果😘😘😘

4.2 报错

如果返回error ,大家对照列表查询错误代码,结合提示排查解决
在这里插入图片描述

5. 总结

🥳🥳🥳现在,我们在本教程中,您学习了如何使用ESP32S3 Sense接入语音识别+MiniMax模型对话。🛹🛹🛹从而实现对外部世界进行感知,充分认识这个有机与无机的环境,后期会持续分享esp32跑freertos实用案列🥳🥳🥳科学地合理地进行创作和发挥效益,然后为人类社会发展贡献一点微薄之力。🤣🤣🤣

如果你有任何问题,可以通过下面的二维码加入鹏鹏小分队,期待与你思维的碰撞😘😘😘

这篇关于【ESP32S3 Sense接入语音识别+MiniMax模型对话】的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/855203

相关文章

一份LLM资源清单围观技术大佬的日常;手把手教你在美国搭建「百万卡」AI数据中心;为啥大模型做不好简单的数学计算? | ShowMeAI日报

👀日报&周刊合集 | 🎡ShowMeAI官网 | 🧡 点赞关注评论拜托啦! 1. 为啥大模型做不好简单的数学计算?从大模型高考数学成绩不及格说起 司南评测体系 OpenCompass 选取 7 个大模型 (6 个开源模型+ GPT-4o),组织参与了 2024 年高考「新课标I卷」的语文、数学、英语考试,然后由经验丰富的判卷老师评判得分。 结果如上图所

uniapp接入微信小程序原生代码配置方案(优化版)

uniapp项目需要把微信小程序原生语法的功能代码嵌套过来,无需把原生代码转换为uniapp,可以配置拷贝的方式集成过来 1、拷贝代码包到src目录 2、vue.config.js中配置原生代码包直接拷贝到编译目录中 3、pages.json中配置分包目录,原生入口组件的路径 4、manifest.json中配置分包,使用原生组件 5、需要把原生代码包里的页面修改成组件的方

大语言模型(LLMs)能够进行推理和规划吗?

大语言模型(LLMs),基本上是经过强化训练的 n-gram 模型,它们在网络规模的语言语料库(实际上,可以说是我们文明的知识库)上进行了训练,展现出了一种超乎预期的语言行为,引发了我们的广泛关注。从训练和操作的角度来看,LLMs 可以被认为是一种巨大的、非真实的记忆库,相当于为我们所有人提供了一个外部的系统 1(见图 1)。然而,它们表面上的多功能性让许多研究者好奇,这些模型是否也能在通常需要系

人工和AI大语言模型成本对比 ai语音模型

这里既有AI,又有生活大道理,无数渺小的思考填满了一生。 上一专题搭建了一套GMM-HMM系统,来识别连续0123456789的英文语音。 但若不是仅针对数字,而是所有普通词汇,可能达到十几万个词,解码过程将非常复杂,识别结果组合太多,识别结果不会理想。因此只有声学模型是完全不够的,需要引入语言模型来约束识别结果。让“今天天气很好”的概率高于“今天天汽很好”的概率,得到声学模型概率高,又符合表达

智能客服到个人助理,国内AI大模型如何改变我们的生活?

引言 随着人工智能(AI)技术的高速发展,AI大模型越来越多地出现在我们的日常生活和工作中。国内的AI大模型在过去几年里取得了显著的进展,不少独创的技术点和实际应用令人瞩目。 那么,国内的AI大模型有哪些独创的技术点?它们在实际应用中又有哪些出色表现呢?此外,普通人又该如何利用这些大模型提升工作和生活的质量和效率呢?本文将为你一一解析。 一、国内AI大模型的独创技术点 多模态学习 多

基于CTPN(tensorflow)+CRNN(pytorch)+CTC的不定长文本检测和识别

转发来源:https://swift.ctolib.com/ooooverflow-chinese-ocr.html chinese-ocr 基于CTPN(tensorflow)+CRNN(pytorch)+CTC的不定长文本检测和识别 环境部署 sh setup.sh 使用环境: python 3.6 + tensorflow 1.10 +pytorch 0.4.1 注:CPU环境

OpenCompass:大模型测评工具

大模型相关目录 大模型,包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容 从0起步,扬帆起航。 大模型应用向开发路径:AI代理工作流大模型应用开发实用开源项目汇总大模型问答项目问答性能评估方法大模型数据侧总结大模型token等基本概念及参数和内存的关系大模型应用开发-华为大模型生态规划从零开始的LLaMA-Factor

模型压缩综述

https://www.cnblogs.com/shixiangwan/p/9015010.html

百度OCR识别结构结构化处理视频

https://edu.csdn.net/course/detail/10506

Pycharm配置conda环境(解决新版本无法识别可执行文件问题)

引言: 很多小伙伴在下载最新版本的pycharm或者更新到最新版本后为项目配置conda环境的时候,发现文件夹目录中无法显示可执行文件(一般为python.exe),以下就是本人遇到该问题后试验和解决该问题的一些方法和思路。 一般遇到该问题的人群有两种,一种是刚入门对pycharm进行conda环境配置的小白(例如我),不熟悉相关环境配置的操作和过程,还有一种是入坑pycharm有段时间的老手