Rdzleo 93f0e19d1d 初始化项目:精灵吊坠 RTC 语音助手 + VEML7700 石头同频匹配
ESP32-S3 吊坠设备固件,集成火山引擎 RTC 语音助手、蓝牙配网、
VEML7700 环境光传感器驱动及石头同频匹配交友功能。

VEML7700 驱动:
- 基于 ESP-IDF i2c_master API 实现,复用项目 I2cDevice 基类
- 支持 ALS + White 双通道、自动量程、Vishay 非线性校正
- 3 次采样取中位数过滤偶发异常

石头同频匹配算法(双维度):
- 维度1:光谱比值 ALS/White(石头固有光学特征,不随光照强度变化)
- 维度2:亮度等级(5级对数划分,排除极端环境差异)
- 比值阈值 15%,实测同石头姿势变化波动 1.6%~9.6%,安全余量充足

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-01 11:43:57 +08:00

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唤醒词配置指南

🎯 快速切换唤醒词

方法一:修改配置文件

  1. 打开 main/boards/movecall-moji-esp32s3/config.json
  2. 找到唤醒词配置行
  3. 注释掉当前唤醒词,取消注释想要的唤醒词
  4. 重新编译项目

方法二使用menuconfig

idf.py menuconfig

导航到:Component configESP Speech RecognitionWake Word

📝 支持的唤醒词列表

中文唤醒词:

  • 你好小智 (推荐TTS训练版)
  • 你好喵伴
  • 小爱同学
  • 你好小鑫
  • 小美同学
  • 小龙小龙
  • 喵喵同学
  • 小宇同学
  • 小明同学
  • 小康同学
  • 你好小益
  • 你好百应
  • 你好东东

英文唤醒词:

  • Hi,ESP (默认)
  • Hi,乐鑫
  • Hi,Jason
  • Alexa
  • Jarvis
  • Computer
  • Hey,Willow
  • Sophia
  • Mycroft
  • Hi,M Five
  • Hi,Joy
  • Hi,Wall E / Hi,瓦力
  • Hi,Lily / Hi,莉莉
  • Hi,Telly / Hi,泰力

⚙️ 配置示例

使用"你好小智"

"CONFIG_SR_WN_WN9_NIHAOXIAOZHI_TTS=y"

使用"Alexa"

"CONFIG_SR_WN_WN9_ALEXA=y"

使用"Hi,ESP"

"CONFIG_SR_WN_WN9_HIESP=y"

🔧 工作流程

  1. 待命状态 → 设备等待唤醒词
  2. 说出唤醒词 → 设备检测到唤醒词
  3. 唤醒成功 → 设备发送"你好,小智"到服务端
  4. 进入对话 → 可以开始语音交互

📊 性能对比

模型类型 内存占用 检测精度 功耗 推荐场景
TTS训练版 中等 中等 生产环境
标准版 较低 中等 较低 测试环境

🛠️ 自定义唤醒词

如果现有唤醒词不满足需求,可以通过以下方式自定义:

方法一联系Espressif定制

  • 通过官方渠道申请定制唤醒词
  • 需要提供大量语音样本
  • 适用于商业化项目

方法二使用TTS管道训练

  • 使用ESP-SR提供的TTS训练管道
  • 适用于快速原型开发
  • 精度可能略低于官方模型

🚨 注意事项

  1. 同时只能启用一个唤醒词
  2. 重新编译需要清除缓存idf.py clean
  3. 确保ESP32S3有足够的PSRAM
  4. 不同唤醒词的功耗可能不同
  5. TTS训练版通常比标准版更准确

📋 故障排除

唤醒词不响应?

  1. 检查麦克风连接
  2. 确认已正确配置唤醒词
  3. 检查环境噪音
  4. 尝试不同的发音方式

编译错误?

  1. 确认只启用了一个唤醒词
  2. 清除构建缓存:idf.py clean
  3. 检查ESP-SR组件版本

误触发?

  1. 调整唤醒词阈值
  2. 减少环境噪音
  3. 使用更精确的TTS训练版模型

📞 技术支持

如有问题,请查看:

  • ESP-SR官方文档
  • ESP-IDF GitHub Issues
  • Espressif技术论坛