嵌入式C语言高级教程：实现基于STM32的人工智能语音识别系统_基于人工智能的智能语音识别系统 csdn

在嵌入式系统中实现语音识别技术可以极大地增强设备的交互性。本教程将指导您如何在STM32微控制器上使用TensorFlow Lite for Microcontrollers实现基本的语音识别功能。

一、开发环境准备

硬件要求

• 微控制器：STM32F746NG，支持足够的运算能力和内存来处理神经网络。
• 开发板：STM32F7 Discovery Kit，提供丰富的外设支持和显示功能。
• 外部设备：数字麦克风阵列，用于捕捉声音信号。

软件要求

• 集成开发环境（IDE）：STM32CubeIDE。
• 神经网络框架：TensorFlow Lite for Microcontrollers。
• 固件库：STM32CubeMX，用于配置微控制器的外设。

安装和配置

1. 安装STM32CubeIDE：从ST官网下载并安装。
2. 设置TensorFlow Lite for Microcontrollers：下载并集成到项目中，用于部署训练好的神经网络模型。
3. 使用STM32CubeMX创建项目：选择STM32F746NG芯片，配置ADC和DMA通道，生成初始化代码。

二、应用场景：智能家居语音控制

设计目标

设计一个系统，能够通过语音命令控制家居设备，如灯光开关和温度调节。

代码实现

#include "stm32f7xx_hal.h"
#include "tensorflow/lite/micro/kernels/micro_ops.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"
 
void SystemClock_Config(void);
static void MX_GPIO_Init(void);
static void MX_ADC_Init(void);
static void MX_DMA_Init(void);
 
// 假设已经有一个预训练的模型
extern const unsigned char trained_model[];
extern const int trained_model_len;
 
int main(void)
{
  HAL_Init();
  SystemClock_Config();
  MX_GPIO_Init();
  MX_ADC_Init();
  MX_DMA_Init();
 
  static tflite::MicroErrorReporter micro_error_reporter;
  tflite::ErrorReporter* error_reporter = &micro_error_reporter;
 
  const tflite::Model* model = tflite::GetModel(trained_model);
  if (model->version() != TFLITE_SCHEMA_VERSION) {
    TF_LITE_REPORT_ERROR(error_reporter, "Model provided is schema version %d not equal to supported version %d.",
                         model->version(), TFLITE_SCHEMA_VERSION);
    return 1;
  }
 
  static tflite::AllOpsResolver resolver;
  static tflite::MicroInterpreter static_interpreter(model, resolver, tensor_arena, TENSOR_ARENA_SIZE, error_reporter);
  tflite::MicroInterpreter* interpreter = &static_interpreter;
 
  interpreter->AllocateTensors();
 
  // 循环获取麦克风数据，执行模型预测
  while (true) {
    // 假设已经实现采集声音数据的函数
    int16_t* input_buffer = GetAudioInput();
    TfLiteTensor* input_tensor = interpreter->input(0);
    memcpy(input_tensor->data.f, input_buffer, input_tensor->bytes);
 
    if (interpreter->Invoke() == kTfLiteOk) {
      float* output = interpreter->output(0)->data.f;
      ProcessCommands(output);
    }
 
    HAL_Delay(100);
  }
}
 
void ProcessCommands(float* model_output)
{
    // 解析模型输出并控制设备
}
 
void MX_ADC_Init(void)
{
    // 初始化ADC
}
 
void MX_DMA_Init(void)
{
    // 初始化DMA
}
 
void SystemClock_Config(void)
{
    // 系统时钟配置
}
 
void Error_Handler(void)
{
    __disable_irq();
    while (1)
    {
    }
}

 

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问题解决方案

• 实时语音处理：优化ADC采样和神经网络推理的实时处理能力。
• 声音信号质量：通过采用高质量麦克风和适当的数字信号处理增强声音信号。
• 能源管理：实施低功耗策略，优化STM32H7的运行模式以延长电池寿命。

通过本教程，开发者可以掌握如何在STM32平台上实现基于TensorFlow Lite的语音识别系统，这为实现更复杂的智能家居控制和其他语音交互应用提供了基础。