#从硬件及软件准备，告诉你快速开发人机对话机器人

首先，说说硬件

实现可移动，必然需要硬件加持，移动化不可能到处抱着电脑到处溜达。要想最小化开发，建议使用我推荐的esp32-S主控板，再加一堆外设来实现。

1、主控板：esp32-s，其他也可以，比如树莓派、Nano，类似这些具备linux，便于集成AI模型。

2、麦克风与扬声器，作为不可替代的输入输出元件，必须有。麦克风，建议采用高灵敏度阵列麦克，如mp34DT01-M(很好的拾音和降噪性能)。扬声器，为便于集成建议小尺寸、高保真度，确保音频输出质量高。

3、通讯模块，也就是网络模块。包括wifi\蓝牙\4,5G，支持设备联网及控制。

好了，有了上述，还需要将这些组装和收纳，就需要外壳，通过外壳就可以定义你的产品是狗、是猫了。重点要考虑可扩展及拆卸，后面便于调试和反复装拆。

其次，来沟通下软件 

作为一款硬件智能体，智能核心来自软件。人机对话智能体基本能力就是能听会道，道的当然得准确与明白。

能听，具体有两种实现方式。比如不想联网，确保隐私安全、确保时延，那就自己部署离线推理执行的模型，如：TensorFlow Lite 、Kaldi、VOSK ，这是第一类本地化部署。其次，就是第二类，根本就是使用第三方已经训练好的模型的API，如：阿里云语音识别、谷歌sst，还有诸多，这俩本人使用来说很精准。

会道，要想道的精准和明白。需要两件事，第一件事就是“听”明白，白话来讲就是语音转换成文本，有了文本，就会通过各种文件、字符流等翻译成字节码交给计算机识别，这件事做好了就听明白了，选对上段优秀的组件就对了。第二件事就是“道”明白，道之前必须经过思考，那思考就是自然语言处理的事了，即所谓的NLP，这个能力需要大量的计算和推理，所需要的的是算力和算法，个一般在智算中心实现，个人就别掺和了，让专业的人做专业的事吧，推荐几个专业的人：比如Rasa、阿里的NLP。这些为我们所用后，他就会给我们反馈最好的结果，当然给的就是文本TEXT，有了它，后面就是将文本转换成语音了，这个活，也是有能听介绍中的几类软件来实现，这类技术就是语音合成TTS，最后这个就是我们想要的，通过ESP的数模转换成音频输出。

整个过程，简短说就是：采集、识别、处理、合成、输出。每一步，需要编写程序驱动主控板，通过通讯模块上传下达。

再来说说具体代码

#语音采集与播放

#include "driver/i2s.h"

#define I2S_WS 22
#define I2S_SD 21
#define I2S_SCK 20

void setup_audio() {
    i2s_config_t i2s_config = {
        .mode = (i2s_mode_t)(I2S_MODE_MASTER | I2S_MODE_RX | I2S_MODE_TX),
        .sample_rate = 16000,
        .bits_per_sample = I2S_BITS_PER_SAMPLE_16BIT,
        .channel_format = I2S_CHANNEL_FMT_ONLY_LEFT,
        .communication_format = I2S_COMM_FORMAT_I2S,
        .dma_buf_count = 8,
        .dma_buf_len = 64,
        .use_apll = false
    };

    i2s_pin_config_t pin_config = {
        .bck_io_num = I2S_SCK,
        .ws_io_num = I2S_WS,
        .data_out_num = I2S_SD,
        .data_in_num = I2S_SD
    };

    i2s_driver_install(I2S_NUM_0, &i2s_config, 0, NULL);
    i2s_set_pin(I2S_NUM_0, &pin_config);
}

#语音识别与合成接口（比如使用 HTTP 客户端）

#include <HTTPClient.h>
#include <WiFi.h>

void send_audio_to_cloud(int16_t *audio_data, size_t length) {
    WiFiClient client;
    HTTPClient http;

    http.begin(client, "https://api.example.com/speech-to-text");
    http.addHeader("Content-Type", "audio/wav");

    // 模拟发送音频数据（需实际编码为 WAV 格式）
    int httpResponseCode = http.POST(audio_data, length);
    if (httpResponseCode == HTTP_CODE_OK) {
        String response = http.getString();
        Serial.println("Recognized Text: " + response);
    }

    http.end();
}

void play_response(const char *text) {
    WiFiClient client;
    HTTPClient http;

    http.begin(client, "https://api.example.com/text-to-speech");
    http.addHeader("Content-Type", "application/json");

    String json = "{\"text\":\"" + String(text) + "\"}";
    int httpResponseCode = http.POST(json);
    if (httpResponseCode == HTTP_CODE_OK) {
        String audio_data = http.getString();
        // 播放音频数据
        i2s_write(I2S_NUM_0, audio_data.c_str(), audio_data.length(), NULL, portMAX_DELAY);
    }

    http.end();
}

#主程序调用，这里setuP()不用管了，main（）也隐藏到核心了，主要循环执行loop()即可了。

void loop() {
    size_t bytes_read;
    int16_t audio_buffer[1024];

    // 采集音频
    i2s_read(I2S_NUM_0, audio_buffer, sizeof(audio_buffer), &bytes_read, portMAX_DELAY);

    // 发送至云端识别
    send_audio_to_cloud(audio_buffer, bytes_read);

    // 模拟生成回应并播放
    play_response("你好，我是你的语音助手");
}

最后，再嘱咐3个事：

1、电源：确保 ESP32 与音频模块使用稳定电源，避免电压波动影响音频质量。

2、音频兼容性，语音识别服务通常要求特定音频格式（如 WAV、PCM），需在 ESP32 上进行格式转换。 一般通过 I2S 采集麦克风输入的就是标准格式。

3、网络稳定性：云端语音识别依赖网络连接，建议使用 ESP32 的 Wi-Fi 功能并配置自动重连机制 。 

码了5年，却疏于写文章总结。这是在平台的第一次分享，力争通过简短、准确、摒弃拗口的技术缩写讲白话来让读者看着舒服。但毕竟书写经验不足，表达欠缺，也没有读者反馈与提醒，我想这篇文章肯定是bug百出。希望大家能够多多反馈和交流，如具体的技术细节，我说的不对、不全、不深，欢迎大家提出来，一起提升哈~

最后，祝顺利实现人机对话！