基于INMP441和MAX7219的ESP32-S3关键字定位

离线语音关键字检测采用ESP32-S3， INMP441和MAX7219。由Edge Impulse提供动力，不需要云，完全在设备上运行。

支持萧ESP32-S3、INMP441麦克风和MAX7219 LED矩阵的离线语音关键字识别

本课题采用了一个XIAO ESP32-S3和一个INMP441 I²S麦克风来识别语音命令“halo esp”。当检测到关键字时，它在MAX7219 8x8 LED矩阵(4个器件)上滚动“HALO”。如果听到任何其他声音或噪音，它会显示“……“表示噪音，”no"表示未知的声音。

整个系统离线运行，由Edge Impulse训练的紧凑AI模型提供动力，确保快速可靠的关键字识别，无需互联网或云服务。

硬件

•XIAO ESP32S3

•MAX 7219 LED点阵8x8 4器件

•麦克风inmp441 + I²S

•Male-female jumper wires

•面包板MB-102 830点无焊

软件

•Arduino IDE

•Edge Impulse Studio(用于培训和导出关键字识别模型)

必需的库

•MD_Parola.h

•MD_MAX72xx.h

•SPI.h

•driver/i2s.h

•freertos / FreeRTOS.h

接线图

•MAX 7219 LED点阵8x8 4器件

- VCC→5V

- GND→GND

- DIN→GPIO6

- CS→GPIO5

- CLK→GPIO7

•麦克风INMP 441 + I²S

- VCC→3V

- BCLK→GPIO2

- WS→GPIO3

- DIN→GPIO1

循序渐进的指导

1. 安装库

打开Arduino IDE，通过Library Manager安装以下库：

•MD_Parola

•MD_MAX72XX

•SPI

另外，安装导出为。zip文件的Edge Impulse库：

•进入Sketch→Include Library→Add .zip Library，并选择从Edge Impulse Deployment页面下载的.zip(例如，kamaru123-project- 1_inference .zip)。

注意：当您在Board Manager中选择XIAO ESP32-S3时，像driver/i2s.h和freertos/task.h这样的库是内置的。

2. Arduino代码

使用一个程序完成以下工作：

1. 通过I2S初始化INMP441麦克风

2. 使用边缘脉冲模型运行音频推理

3. 当检测到关键字“HALO esp”时，在MAX7219 LED矩阵上显示“HALO”

4. 如果无法识别关键字，则显示“NO”

5. 确保您的引脚配置匹配：

Max7219: din = gpio6, CLK = gpio7, cs = gpio5

Inmp441: BCK = gpio2, ws = gpio3, sd = gpio1

3. 上传并运行

1. 使用USB-C电缆将XIAO ESP32-S3连接到计算机

2. 开放Arduino IDE

3. 转到工具→板，选择：

✅XIAO_ESP32S3

4. 进入“工具→端口”，选择正确的COM端口

5. 点击上传按钮

6. 打开串口监视器(波特率115200)

7. 在麦克风旁边说“halo”。

✅如果检测到，LED矩阵将滚动“HALO”

❌如果未检测到，将显示“NO”

在麦克风旁边说“halo”。

✅如果检测到，LED矩阵将滚动“HALO”

❌如果未检测到，将显示“NO”

本文编译自hackster.io