【ESP32S3 Sense接入语音识别+MiniMax模型对话】

news2024/10/1 12:28:20

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2

HTTPClient 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 ISR
  portENTER_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 response
    deserializeJson(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 sample
  I2S.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 1M
  timerAlarmWrite(timer, 125, true);  //  1M  计125个数进中断  8K
  timerAttachInterrupt(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token
      strcat(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_api
      http_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库
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😘😘😘

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网络链路层之(1)基础概念

网络链路层之(1)基础概念

网络链路层之(1)基础概念 Author: Once Day Date: 2024年3月27日 一位热衷于Linux学习和开发的菜鸟&#xff0c;试图谱写一场冒险之旅&#xff0c;也许终点只是一场白日梦… 漫漫长路&#xff0c;有人对你微笑过嘛… 全系列文章可参考专栏: 通信网络技术_Once-Day的博客-CSD…
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