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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)
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│ 语音采集与缓存 │ (PCM/WAV 格式)
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↓
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│ 语音识别(Whisper API 或本地小模型)│
└─────┬─────────┘
↓
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│ 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: TTStts_result = pico_tts(answer);// Step 4: 输出结果spk_play(tts_result);lcd_print(answer);}
四、项目落地案例（社会工作场景）
案例 1：智慧养老问答机（ESP32-S3）
功能：老人可以直接用语音问医保政策、补贴政策。
硬件：ESP32-S3 + I2S 麦克风 + 扬声器 + LCD
软件：云端 Whisper 识别 + 大模型 API → 本地 TTS 播报
应用：养老院、居家陪护，降低老人获取信息的难度。
案例 2：社工随身助手（STM32 + ESP8266）
功能：社工带着一台小终端，在社区中解答居民常见政策问题。
硬件：STM32F407 + ESP8266 + OLED + 麦克风 + 小喇叭
软件：支持云端模式（联网时调用大模型），也支持本地轻量推理（无网络环境下仍可使用）。
应用：社区走访、外来务工群体咨询服务。
案例 3：学习辅导机器人（ESP32-CAM + Jetson Nano 协同）
功能：小学生/中学生提问 → AI 答疑（Python/数学/英语）。
硬件：ESP32-CAM（采集语音+视频）+ Jetson Nano（本地 LLaMA 部署）
应用：课后辅导、偏远地区教育公平。
五、总结
结合 STM32 和 ESP32，我们能实现从 低功耗入门级应用（政策问答机） 到 高算力多模态应用（学习辅导机器人） 的全链路解决方案。
对社会工作者来说：
ESP32 更适合 便携、联网、低成本的服务终端；
STM32 更适合 工业、医疗、离线模式下的高稳定性应用。
未来，随着轻量模型（如 TinyLlama、Phi-2）和国产 AI 芯片的发展，更多社会服务场景（养老、教育、社区治理）都可以真正落地。