基于Unihiker K10构建实时音频分类系统，可检测并可视化家庭声音，提供便捷性与安全性

时间：2026-06-11 15:23:02

关键字：电路板人工智能 Unihiker K10

[导读]我叫卡洛，是一名计算机科学老师。几周前，UNIHIKER向我寄来了一些K10教学板，供我在学校开展一个项目。在本学年的最后几天里，我将两块K10教学板送给了我校的两名学生安德烈亚和马里奥，他们是我所任教的中学一年级的学生。

我叫卡洛，是一名计算机科学老师。几周前，UNIHIKER向我寄来了一些K10教学板，供我在学校开展一个项目。在本学年的最后几天里，我将两块K10教学板送给了我校的两名学生安德烈亚和马里奥，他们是我所任教的中学一年级的学生。

我向他们展示了K10的功能以及一些使用它的应用实例。安德烈亚和马里奥用了一周时间研究K10，之后我们共同头脑风暴，确定了一个开发项目。

我们曾考虑开发一个系统，帮助听力受损的人。K10主板始终在监听，一旦检测到特定声音，就会闪烁LED灯，并在屏幕上显示该声音的类型，例如门铃声或手机铃声等。

我们使用 Edge Impulse 在我们的电路板上实现了基于人工智能的声音识别系统。

我们用了什么?

使我们能够以极少的努力开发出复杂系统的电路板是UNIHIKER的K10。这是一款真正强大的电路板，尽管价格实惠，却集成了大量功能。例如：

•MCU：ESP32-S3

•SRAM：512KB

•闪存：16MB

•Wi-Fi：IEEE 802.11b/g/n

•蓝牙

•温湿度传感器

•环境光传感器

•三轴加速度传感器

•显示屏：2.8英寸 240×320彩色LCD

•摄像头：200万像素

•MEMS麦克风

•扬声器：2W

•RGB LED

•TF卡插槽

因此，我认为它非常适合用于物联网实验室，因为板载传感器数量众多且种类丰富，从而减少了对外部连接和库配置的需求。

此外，UNIHIKER K10 在计算机科学实验室中也可发挥重要作用。它可通过 UNIHIKER MindPlusPlus 进行编程，MindPlus 是一款基于 Scratch 的软件，支持人工智能和物联网功能，即使没有编程经验的学生也能轻松使用。安装所需库后，还可以使用 Arduino IDE IDE 进行编程，最后也可以通过 MicroPythonPython 进行编程。这种极高的通用性使其成为教学计算机科学的实用工具，从使用 Scratch Scratch 编程学习基础概念，到经典的 Arduino C 语言编程，再到 Python Python 编程，能够应对更复杂的问题，甚至实现简单的 AI AI 应用。

它有什么作用?

Unihiker AI声音助手是一款“智能耳朵”，可持续监测周围环境。通过Edge Impulse TinyML模型，它能够识别各种家庭声音，例如门铃声、手机铃声、对讲机声，甚至玻璃破碎的声音。当检测到显著声响时，设备会立即通过其2.8英寸屏幕上的专用用户界面以及高亮度闪烁的RGB LED灯提醒用户。

它为何被创建?

该项目源于对无障碍需求的考量。对于听力障碍者而言，错过门铃或电话呼叫可能成为一大障碍。该设备通过将音频信号转换为清晰且可操作的视觉提示，有效弥补了这一差距。同时，它还具备安防监控功能，能够实时检测玻璃破碎等紧急声响。

它是如何工作的?

系统从Unihiker内置的麦克风捕获高质量音频数据。它以低功耗的“监听”模式运行，实时监测环境音量。一旦达到特定音量阈值，系统便会将数据存储在音频缓冲区中，并在设备本地执行**神经网络推理**。

开发流程

•数据采集：我们使用Unihiker内置的麦克风，在不同声学环境中录制了各种家庭声音样本(如门铃、电话、对讲机、玻璃破碎声)。

•模型训练：数据通过Wi-Fi上传至Edge Impulse，在那里我们进行了数字信号处理(MFE - 基于梅尔频率的能量)并训练了一个神经网络分类器。

•固件集成：我们将导出的Edge Impulse库集成到Arduino IDE中，实现了I2S数据采集循环以及用于管理视觉警报的逻辑系统。

优化：我们优化了缓冲区管理和推理时序，以确保实时响应且不导致系统崩溃。