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什么嵌入式接入大模型：第二篇基于 STM32 ESP32 的社会服务助手

news 2025/8/25 13:55:46

一、硬件平台选择与模块

1. STM32 方案

处理器：STM32F407 / STM32H7（主频高、性能好）
外设模块：
- WiFi 模块：ESP8266 / ESP32-WROOM 作为联网模块
- 麦克风模块：I2S MEMS 麦克风（如 INMP441）
- 扬声器：I2S DAC + 小型喇叭
- 显示屏：TFT LCD (SPI/并口)
- 存储：SD 卡 / 外挂 Flash（缓存语音数据）

适用场景：医疗设备、工业控制、信息查询终端（实时性要求高，但数据量小）

2. ESP32 方案

处理器：ESP32-S3（带 AI 加速 & USB OTG），更适合 AIoT
外设模块：
- 内置 WiFi / BLE（直接联网调用云端大模型）
- 麦克风：I2S MEMS（如 SPH0645）
- 扬声器：I2S DAC + 小喇叭
- 屏幕：OLED（I2C）/ TFT LCD
- 摄像头（可选）：ESP32-CAM 模块（多模态交互）

适用场景：社区社工随身助手、老人语音助手、政策问答机

二、系统架构流程

┌───────────────┐ │ 用户语音输入 │ (麦克风, I2S) └─────┬─────────┘ ↓ ┌───────────────┐ │ 语音采集与缓存 │ (PCM/WAV 格式) └─────┬─────────┘ ↓ ┌───────────────┐ │ 语音识别(Whisper API 或本地小模型)│ └─────┬─────────┘ ↓ ┌───────────────┐ │ 文本输入大模型 │ (云端API / 本地 LLaMA.cpp 移植) └─────┬─────────┘ ↓ ┌───────────────┐ │ 返回文本 → TTS │ (ESP32 TTS, PicoTTS) └─────┬─────────┘ ↓ ┌───────────────┐ │ 语音播报 / 显示 │ (扬声器 / LCD) └───────────────┘

三、伪代码示例

1. ESP32 方案（云端调用大模型 API）

// 初始化 WiFiwifi_connect("SSID", "PASSWORD");// 初始化 I2S 麦克风i2s_init(MIC_CHANNEL);// 初始化扬声器i2s_init(SPK_CHANNEL);// 主循环while(1) {// Step 1: 录音    audio_data = mic_record(3_sec);// Step 2: 调用云端 Whisper API → 转文字    text_input = whisper_api(audio_data);// Step 3: 调用大模型 API (如 OpenAI / 文心一言)    response = llm_api(text_input);// Step 4: 将结果通过 TTS 转换成语音    audio_out = tts_api(response);// Step 5: 播放语音    spk_play(audio_out);// Step 6: LCD 显示结果    lcd_print(response);}

2. STM32 + ESP8266 方案（本地轻量模型 + 云端混合）

// 初始化硬件stm32_init();wifi_init(esp8266);lcd_init();mic_init();spk_init();// 主任务循环while(1) {// Step 1: 录音    buffer = mic_record(5_sec);// Step 2: 判断网络是否可用if (wifi_status() == CONNECTED) {// 云端推理模式        text_input = whisper_cloud(buffer);        answer = gpt_cloud(text_input);    } else {// 离线模式 → 本地轻量模型        text_input = offline_stt(buffer);  // 本地语音识别        answer = llama_local(text_input);  // 本地推理 (简化版)    }// Step 3: TTS    tts_result = pico_tts(answer);// Step 4: 输出结果    spk_play(tts_result);    lcd_print(answer);}