STM32+AI语音识别智能家居系统

news2024/12/27 14:19:23

基于 STM32 和 AI 语音识别的智能家居系统的详细硬件和软件设计,包括各个模块的详细描述和代码示例。

一、硬件设计

1. 微控制器(STM32):

选择 STM32F7 系列或更高性能的芯片,如 STM32F767ZIT6,以满足处理语音数据和控制多个设备的需求。

配置足够的 GPIO 引脚用于连接各种外设。

2. 语音识别模块:

采用集成度高、性能优秀的语音识别芯片,如科大讯飞的 XF-S4240 。

通过 UART 接口与 STM32 进行通信,传输识别结果和控制指令。

3. 音频输入输出模块:

麦克风:选用高灵敏度的数字麦克风,如 ICS-43432 ,通过 I2S 接口连接到 STM32 。

扬声器:使用小型功率放大器(如 TPA2016D1 )驱动扬声器,通过模拟音频接口与 STM32 相连。

4. 无线通信模块:

Wi-Fi 模块:选择 ESP32-CAM ,支持 Wi-Fi 连接和图像传输功能。通过 SPI 接口与 STM32 通信,实现与家庭网络和云服务器的连接。

Zigbee 模块(可选):用于与低功耗的传感器节点进行通信,如 CC2530 。通过 UART 与 STM32 连接。

5. 传感器模块:

温度传感器:使用数字式温度传感器 DS18B20 ,通过 1-Wire 接口与 STM32 连接,测量室内温度。

湿度传感器:选择电容式湿度传感器 HIH6130 ,通过模拟输入引脚连接到 STM32 的 ADC 通道,测量室内湿度。

光照传感器:采用 BH1750FVI 数字光照传感器,通过 I2C 接口与 STM32 通信,检测环境光照强度。

6. 执行器控制模块:

继电器:用于控制灯光、插座等设备的开关,通过 GPIO 引脚控制。

电机驱动:采用 L298N 电机驱动芯片控制窗帘电机或风扇电机的转速和方向。

7. 存储模块:

外部 Flash 存储器:选用 W25Q128 ,通过 SPI 接口与 STM32 连接,用于存储语音模型、系统配置和历史数据。

EEPROM :使用 AT24C256 ,通过 I2C 接口连接,存储关键的系统参数和用户设置。

8. 电源管理模块:

采用高效率的降压型 DC-DC 转换器,如 LM2596 ,将输入的 12V 或 24V 电源转换为 5V 和 3.3V ,为各个模块供电。

配备电池管理电路,支持可充电锂电池,在市电断电时维持系统短时间运行。

二、软件设计

1. 系统初始化:

#include "stm32f7xx.h"

void System_Init(void)

{

    // 时钟初始化

    RCC_Config();

    // GPIO 初始化

    GPIO_Init();

    // UART 初始化

    USART_Init();

    // I2C 初始化

    I2C_Init();

    // SPI 初始化

    SPI_Init();

    // ADC 初始化

    ADC_Init();

    // 中断初始化

    NVIC_Init();

    // 语音识别模块初始化

    Voice_Init();

    // Wi-Fi 模块初始化

    WiFi_Init();

    // 传感器模块初始化

    Sensor_Init();

    // 存储模块初始化

    Storage_Init();

    // 执行器控制模块初始化

    Actuator_Init();

2. 语音识别与处理:

#include "voice.h"

void Voice_Init(void)

{

    // 配置 UART 通信参数

    USART_Config();

    // 发送初始化指令给语音识别模块

    Voice_Send_Init_Command();

}

void Voice_Process(void)

{

    if (USART_Data_Ready())

    {

        char command[100];

        USART_Receive(command);

        // 语音命令解析

        Parse_Voice_Command(command);

    }

}

void Parse_Voice_Command(char *command)

{

    if (strstr(command, "打开灯光"))

    {

        Control_Actuator(LIGHT, ON);

    }

    else if (strstr(command, "关闭灯光"))

    {

        Control_Actuator(LIGHT, OFF);

    }

    // 其他命令的处理

    //...

}

```

3. 音频输入输出处理:

#include "audio.h"

void Audio_Init(void)

{

    // I2S 初始化

    I2S_Init();

    // 音频编解码器初始化

    Audio_Codec_Init();

}

void Audio_Record(void)

{

    // 从麦克风读取音频数据

    Audio_Read_Microphone_Data();

    // 将音频数据发送给语音识别模块

    Voice_Send_Audio_Data();

}

void Audio_Playback(char *data)

{

    // 接收语音合成的数据

    // 通过扬声器播放

}

```

4. 无线通信:

#include "wifi.h"

void WiFi_Init(void)

{

    // 配置 SPI 通信参数

    SPI_Config();

    // 初始化 Wi-Fi 模块

    WiFi_Module_Init();

    // 连接到家庭 Wi-Fi 网络

    WiFi_Connect();

}

void WiFi_SendData(char *data)

{

    // 通过 SPI 发送数据到 Wi-Fi 模块

    SPI_Send_Data(data);

}

void WiFi_ReceiveData(char *data)

{

    // 从 Wi-Fi 模块接收数据

    SPI_Receive_Data(data);

}

```

5. 传感器数据采集与处理:

#include "sensor.h"

void Sensor_Init(void)

{

    // 温度传感器初始化

    Temperature_Sensor_Init();

    // 湿度传感器初始化

    Humidity_Sensor_Init();

    // 光照传感器初始化

    Light_Sensor_Init();

}

void Sensor_ReadData(void)

{

    float temperature, humidity;

    int lightIntensity;

    // 读取温度数据

    Read_Temperature(&temperature);

    // 读取湿度数据

    Read_Humidity(&humidity);

    // 读取光照强度数据

    Read_Light_Intensity(&lightIntensity);

    // 数据处理和决策

    Sensor_Data_Process(temperature, humidity, lightIntensity);

}

void Sensor_Data_Process(float temperature, float humidity, int lightIntensity)

{

    // 根据传感器数据调整设备状态

    if (temperature > 28)

    {

        Control_Actuator(FAN, ON);

    }

    //...

}

6. 存储管理:

#include "storage.h"

void Storage_Init(void)

{

    // SPI 初始化

    SPI_Config();

    // 外部 Flash 初始化

    Flash_Init();

    // EEPROM 初始化

    EEPROM_Init();

}

void Storage_WriteData(char *data, uint32_t address)

{

    // 向外部 Flash 写入数据

    Flash_Write_Data(data, address);

}

char *Storage_ReadData(uint32_t address)

{

    // 从外部 Flash 读取数据

    return Flash_Read_Data(address);

}

void Storage_WriteEEPROMData(char *data, uint16_t address)

{

    // 向 EEPROM 写入数据

    EEPROM_Write_Data(data, address);

}

char *Storage_ReadEEPROMData(uint16_t address)

{

    // 从 EEPROM 读取数据

    return EEPROM_Read_Data(address);

}

7. 执行器控制:

#include "actuator.h"

typedef enum

{

    LIGHT,

    FAN,

    CURTAIN,

    //...

} Actuator_Type;

void Actuator_Init(void)

{

    // GPIO 配置

    GPIO_Config();

}

void Control_Actuator(Actuator_Type actuator, uint8_t state)

{

    switch (actuator)

    {

    case LIGHT:

        if (state == ON)

        {

            GPIO_Set(LIGHT_PIN);

        }

        else

        {

            GPIO_Reset(LIGHT_PIN);

        }

        break;

    case FAN:

        // 风扇控制逻辑

        //...

    case CURTAIN:

        // 窗帘控制逻辑

        //...

    }

}

这是一个非常复杂的系统设计,实际开发中还需要进行大量的调试、优化和测试工作,以确保系统的稳定性和可靠性。同时,还需要考虑安全性、用户体验和可扩展性等方面的要求。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2241461.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

飞凌嵌入式RK3576核心板已适配Android 14系统

在今年3月举办的RKDC2024大会上,飞凌嵌入式FET3576-C核心板作为瑞芯微RK3576处理器的行业首秀方案重磅亮相,并于今年6月率先量产发货,为客户持续稳定地供应,得到了众多合作伙伴的认可。 FET3576-C核心板此前已提供了Linux 6.1.57…

elementUI input 禁止内容两端存在空格,或者是自动去除两端空格

需求 项目中有需求&#xff1a;输入框中禁止内容两端存在空格&#xff0c;或者是自动去除两端空格。 解决方法 vue的api文档中有过介绍&#xff0c;使用.trim可以去掉用户输入内容中两端的空格&#xff0c;如下图 代码 <el-input v-model.trim"name" cleara…

初识算法 · 位运算(end)

目录 前言&#xff1a; 题目解析 算法原理 算法编写 前言&#xff1a; 本文作为初识算法 位运算的最后一篇文章&#xff0c;使用一道hard题目来结束这个专题&#xff0c;题目的链接为&#xff1a; 面试题 17.19. 消失的两个数字 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09;…

3. Spring Cloud Eureka 服务注册与发现(超详细说明及使用)

3. Spring Cloud Eureka 服务注册与发现(超详细说明及使用) 文章目录 3. Spring Cloud Eureka 服务注册与发现(超详细说明及使用)前言1. Spring Cloud Eureka 的概述1.1 服务治理概述1.2 服务注册与发现 2. 实践&#xff1a;创建单机 Eureka Server 注册中心2.1 需求说明 图解…

springboot实现简单的数据查询接口(无实体类)

目录 前言&#xff1a;springboot整体架构 1、ZjGxbMapper.xml 2、ZjGxbMapper.java 3、ZjGxbService.java 4、ZjGxbController.java 5、调用接口测试数据是否正确 6、打包放到服务器即可 前言&#xff1a;springboot整体架构 文件架构&#xff0c;主要编写框选的这几类…

awk(常用)

这个有点难 O.o 一、awk # 语法 awk 参数 模式 {动作} 文件# 第一列&#xff0c;包含p的 $1~"p" # 第一列&#xff0c;不包含p的 $1!~"p" # 开始时干嘛&#xff0c;结束时干嘛 awk BEGIN{开始时做的事}END{结束时做的事}{print $0} 文件 1、内置变量&…

EXPLAIN优化慢SQL

项目中发现数据查询很慢&#xff0c;导致前端超时等待的问题。经过日志打印发现&#xff0c;查询sql耗时10秒以上&#xff0c;相关sql如下&#xff1a; select distincttablemodel.*from pjtask_model tablemodelJOIN buss_type_permission a ON (tablemodel.fields_data_id …

Skywalking搭建-来自于图灵课堂

Skywalking主要用于链路追踪&#xff0c;日志收集查看&#xff0c;异常日志查看&#xff0c;服务监控弱一些&#xff0c;服务器监控可以使用prometheus 一、搭建服务端&#xff0c;使用startup.bat启动 配置持久化&#xff0c;如果是用mysql持久化&#xff0c;拷贝mysql链接包…

ZooKeeper单机、集群模式搭建教程

单点配置 ZooKeeper在启动的时候&#xff0c;默认会读取/conf/zoo.cfg配置文件&#xff0c;该文件缺失会报错。因此&#xff0c;我们需要在将容器/conf/挂载出来&#xff0c;在制定的目录下&#xff0c;添加zoo.cfg文件。 zoo.cfg logback.xml 配置文件的信息可以从二进制包…

计算机网络(11)和流量控制补充

这一篇对数据链路层中的和流量控制进行详细学习 流量控制&#xff08;Flow Control&#xff09;是计算机网络中确保数据流平稳传输的技术&#xff0c;旨在防止数据发送方发送过多数据&#xff0c;导致接收方的缓冲区溢出&#xff0c;进而造成数据丢失或传输失败。流量控制通常…

二元一次不定方程@整数解问题

文章目录 二元一次不定方程|整数解定理1整数解存在充要条件定理2 通解特解知识回顾利用辗转相除法求例 使用表达式凑出通解 二元一次不定方程|整数解 二元一次不定方程的一般形式为 a x b y c ax by c axbyc(1) 其中 a a a、 b b b、 c c c 是整数&#xff0c;且 a a a…

深入理解Flutter生命周期函数之StatefulWidget(一)

目录 前言 1.为什么需要生命周期函数 2.开发过程中常用的生命周期函数 1.initState() 2.didChangeDependencies() 3.build() 4.didUpdateWidget() 5.setState() 6.deactivate() 7.dispose() 3.Flutter生命周期总结 1.调用顺序 2.函数调用时机以及主要作用 4.生…

llama factory lora 微调 qwen2.5 7B Instruct模型

项目背景 甲方提供一台三卡4080显卡 需要进行qwen2.5 7b Instruct模型进行微调。以下为整体设计。 要使用 LLaMA-Factory 对 Qwen2.5 7B Instruct模型 进行 LoRA&#xff08;Low-Rank Adapters&#xff09;微调&#xff0c;流程与之前提到的 Qwen2 7B Instruct 模型类似。LoRA …

机器学习day2-特征工程

四.特征工程 1.概念 一般使用pandas来进行数据清洗和数据处理、使用sklearn来进行特征工程 将任意数据&#xff08;文本或图像等&#xff09;转换为数字特征&#xff0c;对特征进行相关的处理 步骤&#xff1a;1.特征提取&#xff1b;2.无量纲化&#xff08;预处理&#xf…

Llama架构及代码详解

Llama的框架图如图&#xff1a; 源码中含有大量分布式训练相关的代码&#xff0c;读起来比较晦涩难懂&#xff0c;所以我们对llama自顶向下进行了解析及复现&#xff0c;我们对其划分成三层&#xff0c;分别是顶层、中层、和底层&#xff0c;如下&#xff1a; Llama的整体组成…

stm32在linux环境下的开发与调试

环境安装 注&#xff1a;文末提供一键脚本 下载安装stm32cubeclt 下载地址为&#xff1a;https://www.st.com/en/development-tools/stm32cubeclt.html 选择 linux版本下载安装 安装好后默认在家目录st下 > $ ls ~/st/stm32cubeclt_1.16.0 …

第T7周:Tensorflow实现咖啡豆识别

&#x1f368; 本文为&#x1f517;365天深度学习训练营 中的学习记录博客&#x1f356; 原作者&#xff1a;K同学啊 目标 具体实现 &#xff08;一&#xff09;环境 语言环境&#xff1a;Python 3.10 编 译 器: PyCharm 框 架: &#xff08;二&#xff09;具体步骤 1. 使…

亲测有效:Maven3.8.1使用Tomcat8插件启动项目

我本地maven的settings.xml文件中的配置&#xff1a; <mirror><id>aliyunmaven</id><mirrorOf>central</mirrorOf><name>阿里云公共仓库</name><url>https://maven.aliyun.com/repository/public</url> </mirror>…

LLM - 使用 LLaMA-Factory 微调大模型 Qwen2-VL SFT(LoRA) 图像数据集 教程 (2)

欢迎关注我的CSDN&#xff1a;https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址&#xff1a;https://spike.blog.csdn.net/article/details/143725947 免责声明&#xff1a;本文来源于个人知识与公开资料&#xff0c;仅用于学术交流&#xff0c;欢迎讨论&#xff0c;不支持转载。 LLaMA-…

神经网络与Transformer详解

一、模型就是一个数学公式 模型可以描述为:给定一组输入数据,经过一系列数学公式计算后,输出n个概率,分别代表该用户对话属于某分类的概率。 图中 a, b 就是模型的参数,a决定斜率,b决定截距。 二、神经网络的公式结构 举例:MNIST包含了70,000张手写数字的图像,其中…