一、项目背景与意义
行业痛点：传统指纹锁存在表皮磨损识别失败风险，声纹具备活体检测特性  
技术优势：  
- 采用MFCC（梅尔频率倒谱系数）替代传统FFT，提升说话人特征区分度  
- 动态时间规整(DTW)算法解决语速差异问题  
- 本地存储声纹模板，无需云端依赖

二、硬件环境准备
2.1 核心组件清单

2.2 开发环境
- IDE：STM32CubeIDE 1.10.0  
- 库：STM32F4xxHALDriver + ARM CMSIS-DSP库  
- 工具：Audacity（音频样本采集）

三、系统架构设计

四、核心代码框架
4.1 音频采集配置（CubeMX设置）

4.2 特征提取关键步骤

五、常见问题与解决方案
5.1 硬件层问题
Q1：麦克风采集存在明显底噪  
- 检查PCB布局：麦克风电源需独立LDO供电  
- 软件处理：启用谱减法降噪，在1kHz以下频段增加IIR陷波滤波器

Q2：语音触发误唤醒  
- 添加VAD（语音活动检测）：计算短时能量+过零率双门限  
- 硬件优化：增加物理唤醒按键

5.2 算法层问题
Q3：同一人多次识别得分波动大  
- 优化方案：  
  1. 增加注册样本数量（建议5次录入）  
  2. 对MFCC特征做均值归一化  
  3. 调整DTW路径约束条件

Q4：资源占用过高  
- 内存优化策略：  
  - 启用STM32的FPU单元加速浮点运算  
  - 将梅尔滤波器组参数存储在Flash而非RAM  
  - 采用定点数替代浮点数运算