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基于 ESP32 与机器学习的智能语音家居控制系统

news 2025/11/13 11:08:18

一、系统概述

本系统以ESP32（或 ESP32-S3） 为核心，融合机器学习技术实现本地化语音识别，无需依赖云端即可完成语音唤醒、命令解析与家居设备控制。系统支持自定义唤醒词（如 “小 ESP”）和常用控制命令（如 “打开灯光”“关闭风扇”），通过继电器模块控制家电，同时提供语音反馈（如 “已打开空调”）。相比传统云端语音控制，本系统具有响应速度快（<500ms）、隐私性强（本地处理）、无网络依赖的优势，适合家庭、办公室等场景的智能控制。

二、核心技术与方案设计

1. 技术架构

系统采用 “本地语音处理 + 机器学习推理 + 设备控制” 的架构，关键技术包括：

  • 语音采集与预处理：通过麦克风采集语音信号，进行降噪、分帧、特征提取（MFCC 梅尔频率倒谱系数）；
  • 机器学习推理：基于 TensorFlow Lite for Microcontrollers（TFLite-Micro）部署轻量级语音识别模型，实现唤醒词检测和命令分类；
  • 设备控制：通过继电器 / 蓝牙模块控制灯光、插座、风扇等家居设备；
  • 语音反馈：通过扬声器播放预设提示音或简单 TTS（文本转语音）反馈。

2. 机器学习模型设计

  • 唤醒词模型：采用轻量级 CNN（卷积神经网络），基于 Google Speech Commands 数据集的自定义唤醒词（如 “小 ESP”）训练，模型大小控制在 50KB 以内，适合 ESP32 内存；
  • 命令识别模型：采用 DNN（深度神经网络），识别 10-20 条常用命令（如 “打开灯光”“调高温度”），输入为 MFCC 特征，输出为命令类别概率。

三、硬件选型

组件名称型号规格用途说明数量
主控模块ESP32-S3-WROOM-1高性能版本，支持 I2S 接口、更大 RAM（320KB），适合运行 TFLite 模型1
语音采集模块INMP441（I2S 数字麦克风）低噪声、数字输出，支持 I2S 协议，直接与 ESP32 的 I2S 接口通信1
音频输出模块8Ω 0.5W 扬声器 + LM386 功放播放反馈提示音（如 “已执行”），LM386 用于驱动扬声器1 套
家居控制模块4 路继电器模块（5V）控制灯光、插座等 220V 家电（需注意强电隔离）1
辅助组件按键（用于模型校准）、LED 指示灯、杜邦线、5V 电源手动触发校准、状态指示、供电若干

硬件选型说明：

  • ESP32-S3：相比基础款 ESP32，增加了硬件浮点运算单元和更大的 SRAM，能更高效运行机器学习模型，且支持 I2S 接口直接连接数字麦克风，减少信号干扰；
  • INMP441：数字麦克风避免了模拟信号的噪声干扰，I2S 接口可通过 DMA 方式高速采集语音数据，适合实时处理；
  • 继电器模块：需通过光耦隔离强电与 ESP32，避免干扰或损坏主控。

四、硬件接线图

核心接线表（ESP32-S3 引脚 → 模块引脚）

ESP32-S3 引脚模块名称模块引脚备注说明
3.3VINMP441VDD麦克风供电（3.3V）
GNDINMP441GND共地
GPIO18（I2S_BCK）INMP441BCKI2S 时钟线
GPIO17（I2S_WS）INMP441WSI2S 声道选择线
GPIO16（I2S_DO）INMP441DOI2S 数据输出线
GPIO4LM386 功放IN音频信号输入（PWM/DAC）
5V继电器模块VCC继电器供电（需独立 5V，避免 ESP32 过载）
GND继电器模块GND共地
GPIO21继电器模块IN1控制灯光（高电平触发）
GPIO22继电器模块IN2控制风扇
GPIO2校准按键一端（另一端接 GND）长按进入模型校准模式
GPIO13状态 LED（绿）阳极（串 220Ω 电阻）系统运行正常指示

接线示意图（简化）

plaintext

ESP32-S3        INMP441（麦克风）      继电器模块          音频模块  
3.3V  ──────── VDD                    ────────            ────────  
GND   ──────── GND                    GND                 GND  
GPIO18──────── BCK  
GPIO17──────── WS  
GPIO16──────── DO  
GPIO21──────── IN1（灯光）  
GPIO22──────── IN2（风扇）  
GPIO4 ──────── LM386输入  
5V    ──────── 继电器VCC

五、软件设计

1. 开发环境与依赖

  • 开发工具：Arduino IDE 2.0+（需安装 ESP32-S3 开发板支持）
  • 核心库：
    • TensorFlowLite_ESP32：TFLite-Micro 在 ESP32 上的移植库，用于模型推理；
    • ESP32_I2S：驱动 I2S 麦克风采集语音数据；
    • SimpleAudioPlayer：通过 PWM 输出音频反馈；
    • PubSubClient（可选）：如需远程控制，可通过 MQTT 连接家居网关。

2. 系统流程图

3. 核心代码实现

（1）初始化与模型加载
#include <Arduino.h>  
#include <TensorFlowLite.h>  
#include "tensorflow/lite/micro/all_ops_resolver.h"  
#include "tensorflow/lite/micro/micro_error_reporter.h"  
#include "tensorflow/lite/micro/micro_interpreter.h"  
#include "tensorflow/lite/schema/schema_generated.h"  
#include "tensorflow/lite/version.h"  // 引入模型（唤醒词模型和命令识别模型，需提前转换为C数组）  
#include "wake_word_model.h"    // 唤醒词模型（自定义“小ESP”）  
#include "command_model.h"      // 命令识别模型（10条命令）  // I2S麦克风配置  
#include <driver/i2s.h>  
#define I2S_BCK_PIN 18  
#define I2S_WS_PIN 17  
#define I2S_DO_PIN 16  // 设备控制引脚  
#define RELAY_LIGHT 21   // 灯光继电器  
#define RELAY_FAN 22     // 风扇继电器  
#define LED_STATUS 13    // 状态指示灯  // TFLite相关变量  
tflite::MicroErrorReporter tflite_error_reporter;  
tflite::AllOpsResolver tflite_resolver;  
const tflite::Model* wake_word_model = nullptr;  
tflite::MicroInterpreter* wake_word_interpreter = nullptr;  
const tflite::Model* command_model = nullptr;  
tflite::MicroInterpreter* command_interpreter = nullptr;  // 模型输入输出缓冲区（根据模型输入维度定义）  
const int WAKE_WORD_INPUT_SIZE = 490;  // 唤醒词模型输入长度（MFCC特征）  
float wake_word_input_buffer[WAKE_WORD_INPUT_SIZE];  
const int COMMAND_INPUT_SIZE = 980;    // 命令模型输入长度  
float command_input_buffer[COMMAND_INPUT_SIZE];  void setup() {  Serial.begin(115200);  pinMode(RELAY_LIGHT, OUTPUT);  pinMode(RELAY_FAN, OUTPUT);  pinMode(LED_STATUS, OUTPUT);  digitalWrite(LED_STATUS, HIGH);  // 系统启动完成  // 初始化I2S麦克风  i2s_config_t i2s_config = {  .mode = (i2s_mode_t)(I2S_MODE_MASTER | I2S_MODE_RX),  .sample_rate = 16000,  // 语音识别常用16kHz采样率  .bits_per_sample = I2S_BITS_PER_SAMPLE_16BIT,  .channel_format = I2S_CHANNEL_FMT_ONLY_LEFT,  // 单声道  .communication_format = I2S_COMM_FORMAT_STAND_I2S,  .intr_alloc_flags = ESP_INTR_FLAG_LEVEL1,  .dma_buf_count = 4,  .dma_buf_len = 512  };  i2s_pin_config_t pin_config = {  .bck_io_num = I2S_BCK_PIN,  .ws_io_num = I2S_WS_PIN,  .data_out_num = I2S_PIN_NO_CHANGE,  // 仅输入，无输出  .data_in_num = I2S_DO_PIN  };  i2s_driver_install(I2S_NUM_0, &i2s_config, 0, nullptr);  i2s_set_pin(I2S_NUM_0, &pin_config);  // 加载唤醒词模型  wake_word_model = tflite::GetModel(wake_word_model_data);  // 模型数据来自wake_word_model.h  if (wake_word_model->version() != TFLITE_SCHEMA_VERSION) {  Serial.println("唤醒词模型版本不匹配！");  while (1);  }  // 为解释器分配内存（根据模型大小调整）  static uint8_t wake_word_tensor_arena[8 * 1024];  // 8KB内存池  wake_word_interpreter = new tflite::MicroInterpreter(  wake_word_model, tflite_resolver, wake_word_tensor_arena,  sizeof(wake_word_tensor_arena), &tflite_error_reporter  );  wake_word_interpreter->AllocateTensors();  // 加载命令识别模型（流程同上）  command_model = tflite::GetModel(command_model_data);  static uint8_t command_tensor_arena[16 * 1024];  // 16KB内存池  command_interpreter = new tflite::MicroInterpreter(  command_model, tflite_resolver, command_tensor_arena,  sizeof(command_tensor_arena), &tflite_error_reporter  );  command_interpreter->AllocateTensors();  Serial.println("系统初始化完成，等待唤醒词...");  
}
（2）语音采集与预处理（MFCC 提取）
// 采样缓冲区（16位PCM数据）  
int16_t audio_buffer[1024];  
// MFCC特征提取（简化版，实际需实现梅尔滤波器组）  
void extractMFCC(int16_t* pcm_data, int pcm_len, float* mfcc_out, int mfcc_len) {  // 步骤：1. 预加重（高通滤波）；2. 分帧（20ms一帧，16kHz下320点）；3. 加窗（汉宁窗）；  // 4. FFT变换；5. 梅尔滤波；6. 取对数；7. DCT变换得到MFCC特征  // 此处为简化代码，实际需根据语音处理库实现（如使用kissFFT）  for (int i = 0; i < mfcc_len; i++) {  mfcc_out[i] = (float)pcm_data[i % pcm_len] / 32768.0;  // 临时占位，需替换为真实MFCC  }  
}  // 采集唤醒词语音（1秒）并提取MFCC  
bool collectWakeWordAudio() {  size_t bytes_read;  i2s_read(I2S_NUM_0, audio_buffer, sizeof(audio_buffer), &bytes_read, portMAX_DELAY);  int samples_read = bytes_read / 2;  // 16位数据，字节数/2=样本数  if (samples_read < 16000) {  // 16kHz下1秒=16000样本  Serial.println("唤醒词采集数据不足！");  return false;  }  extractMFCC(audio_buffer, samples_read, wake_word_input_buffer, WAKE_WORD_INPUT_SIZE);  return true;  
}
（3）机器学习推理与命令执行
// 唤醒词识别（返回是否检测到唤醒词）  
bool detectWakeWord() {  if (!collectWakeWordAudio()) return false;  // 将MFCC特征输入模型  float* input = wake_word_interpreter->input(0)->data.f;  memcpy(input, wake_word_input_buffer, WAKE_WORD_INPUT_SIZE * sizeof(float));  // 推理  TfLiteStatus status = wake_word_interpreter->Invoke();  if (status != kTfLiteOk) {  Serial.println("唤醒词推理失败！");  return false;  }  // 输出为“唤醒词”概率（假设输出索引0为唤醒词，1为非唤醒词）  float* output = wake_word_interpreter->output(0)->data.f;  return (output[0] > 0.8);  // 概率>80%认为检测到  
}  // 命令识别（返回命令ID：0=打开灯光，1=关闭灯光，2=打开风扇...）  
int recognizeCommand() {  // 采集3秒命令语音（16kHz*3=48000样本）  size_t total_samples = 0;  while (total_samples < 48000) {  size_t bytes_read;  i2s_read(I2S_NUM_0, audio_buffer, sizeof(audio_buffer), &bytes_read, portMAX_DELAY);  total_samples += bytes_read / 2;  }  // 提取MFCC特征  extractMFCC(audio_buffer, total_samples, command_input_buffer, COMMAND_INPUT_SIZE);  // 输入模型推理  float* input = command_interpreter->input(0)->data.f;  memcpy(input, command_input_buffer, COMMAND_INPUT_SIZE * sizeof(float));  TfLiteStatus status = command_interpreter->Invoke();  if (status != kTfLiteOk) {  Serial.println("命令推理失败！");  return -1;  }  // 取概率最大的命令ID  float* output = command_interpreter->output(0)->data.f;  int max_idx = 0;  float max_prob = 0;  for (int i = 0; i < 10; i++) {  // 假设有10条命令  if (output[i] > max_prob) {  max_prob = output[i];  max_idx = i;  }  }  return (max_prob > 0.7) ? max_idx : -1;  // 概率>70%认为有效  
}  // 执行命令  
void executeCommand(int cmd_id) {  switch(cmd_id) {  case 0:  // 打开灯光  digitalWrite(RELAY_LIGHT, HIGH);  playAudio("打开灯光");  // 播放反馈（需提前录制或TTS生成）  break;  case 1:  // 关闭灯光  digitalWrite(RELAY_LIGHT, LOW);  playAudio("关闭灯光");  break;  case 2:  // 打开风扇  digitalWrite(RELAY_FAN, HIGH);  playAudio("打开风扇");  break;  case 3:  // 关闭风扇  digitalWrite(RELAY_FAN, LOW);  playAudio("关闭风扇");  break;  default:  playAudio("未识别命令");  }  
}
（4）主循环
void loop() {  // 监听唤醒词  if (detectWakeWord()) {  Serial.println("检测到唤醒词！");  digitalWrite(LED_STATUS, LOW);  // 状态灯闪烁提示  delay(300);  digitalWrite(LED_STATUS, HIGH);  playAudio("请说命令");  // 提示用户输入命令  // 识别命令并执行  int cmd = recognizeCommand();  if (cmd != -1) {  executeCommand(cmd);  } else {  playAudio("未听清，请重试");  }  Serial.println("返回唤醒词监听...");  }  delay(100);  // 降低CPU占用  
}

六、机器学习模型训练与部署

1. 数据准备

  • 唤醒词数据：录制 500 条 “小 ESP” 语音（不同人、不同距离、带环境噪声），以及 5000 条非唤醒词语音（日常对话、背景噪声）；
  • 命令数据：每条命令（如 “打开灯光”）录制 300 条，覆盖不同口音和语速。

2. 模型训练（基于 TensorFlow）

# 简化的模型训练代码（Python）  
import tensorflow as tf  
from tensorflow.keras import layers  # 唤醒词模型（轻量级CNN）  
model = tf.keras.Sequential([  layers.Reshape((49, 10), input_shape=(490,)),  # 490=49帧×10维MFCC  layers.Conv1D(16, 3, activation='relu'),  layers.GlobalMaxPooling1D(),  layers.Dense(32, activation='relu'),  layers.Dense(2, activation='softmax')  # 2类：唤醒词/非唤醒词  
])  
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])  # 训练模型（使用准备好的MFCC特征数据）  
model.fit(train_x, train_y, epochs=20, validation_data=(val_x, val_y))  # 转换为TFLite-Micro模型  
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)  
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]  # 量化压缩  
tflite_model = converter.convert()  
with open('wake_word_model.tflite', 'wb') as f:  f.write(tflite_model)

3. 模型部署到 ESP32

  • 使用xxd工具将.tflite模型转换为 C 数组（可被 Arduino 代码引用）：

    bash

    xxd -i wake_word_model.tflite > wake_word_model.h
  • 生成的wake_word_model.h中包含wake_word_model_data数组，直接在代码中引用（见初始化部分）。

七、系统优化与扩展

1. 性能优化

  • 模型轻量化：通过量化（INT8）将模型体积压缩 50% 以上，减少内存占用；
  • 推理加速：利用 ESP32-S3 的硬件浮点单元（FPU），或使用 TFLite-Micro 的 CMSIS-NN 优化库；
  • 降噪处理：添加自适应滤波算法（如 NLMS）去除环境噪声，提高识别准确率。

2. 功能扩展

  • 多设备控制：增加红外发射模块（如 IRremote 库），控制空调、电视等红外设备；
  • 蓝牙联动：通过 ESP32 的 BLE 连接智能手环，实现 “靠近自动解锁” 等场景；
  • OTA 模型更新：支持通过 WiFi 远程更新语音模型，无需重新烧录固件；
  • 自定义命令：通过手机 APP 录制新命令，本地增量训练模型（需简化训练逻辑）。

八、注意事项

  1. 电源设计：继电器和功放模块需独立 5V 供电，避免 ESP32 电源波动导致语音采集噪声；
  2. 麦克风安装：远离继电器、电机等电磁干扰源，建议加装海绵防风罩；
  3. 模型校准：首次使用需在实际环境中校准（长按校准按键，采集背景噪声更新模型阈值）；
  4. 唤醒词误触：通过增加 “双唤醒词”（如 “小 ESP + 确认”）或设置灵敏度调节，减少误触发。

总结

本系统通过 ESP32-S3 的本地计算能力与机器学习结合，实现了脱离云端的智能语音控制，兼顾响应速度与隐私保护。核心难点在于语音预处理优化和轻量级模型设计，需通过大量实际数据训练和调试提升识别稳定性。扩展后可支持多设备联动，成为完整的智能家居控制中枢，适合个人 DIY 或小型场景应用。

http://www.dtcms.com/a/602352.html

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