Rdzleo/toy-Kapi_Rtc

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Rdzleo a54773f71a Kapi_RTC版本初始化

2026-01-20 16:55:17 +08:00

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AEC语音打断功能移植方案：Airhub_Rtc_h → Kapi_Rtc

1. 可行性总结

经过全面分析，在不启用ADF架构的情况下，将Airhub_Rtc_h项目中基于双麦克风和ES7210实现的AEC语音打断功能移植到Kapi_Rtc项目是技术可行的。主要依据如下：

Kapi_Rtc项目已集成ESP-SR组件，提供了独立于ADF的AEC和VAD API
两个项目均支持ESP32_S3_KORVO2_V3开发板，硬件兼容性良好
Kapi_Rtc已有AudioProcessor类可扩展以支持AEC功能
两个项目都支持ES7210编解码器，配置方式可兼容

2. 移植实现方案

2.1 ES7210双麦克风配置移植

创建ES7210配置初始化模块：

// 在Kapi_Rtc中创建es7210_mic_config.h/cpp文件
#include "es7210_adc.h"

#define ES7210_MIC_COMBO_MIC1_MIC3 (ES7210_INPUT_MIC1 | ES7210_INPUT_MIC3) // 双麦克风配置

esp_err_t init_es7210_with_dual_mic(const audio_codec_ctrl_if_t *ctrl_if) {
    es7210_codec_cfg_t es7210_cfg = {
        .ctrl_if = ctrl_if,
        .master_mode = false,
        .mic_selected = ES7210_MIC_COMBO_MIC1_MIC3,
        .mclk_src = ES7210_MCLK_FROM_PAD,
        .mclk_div = 256
    };

    const audio_codec_if_t *es7210_codec = es7210_codec_new(&es7210_cfg);
    if (es7210_codec == NULL) {
        return ESP_FAIL;
    }

    // 设置麦克风增益为30dB
    es7210_codec->set_mic_gain(es7210_codec, GAIN_30DB);

    return ESP_OK;
}

在AudioCodec基类中增加ES7210配置支持：

// 修改AudioCodec类，增加双麦克风配置接口
class AudioCodec {
public:
    // 现有接口...

    virtual bool configureDualMicrophone() = 0;
    virtual bool setMicrophoneGain(int gain_db) = 0;
};

在具体编解码器实现中添加ES7210配置：

bool Es7210AudioCodec::configureDualMicrophone() {
    return (init_es7210_with_dual_mic(ctrl_if_) == ESP_OK);
}

2.2 AEC功能集成到AudioProcessor

扩展AudioProcessor类：

// 修改audio_processor.h
class AudioProcessor {
private:
    aec_handle_t *aec_instance_ = nullptr;
    std::vector<int16_t> reference_buffer_;

public:
    // 现有方法...

    // 添加AEC相关方法
    void InitializeAEC(int sample_rate, int channels);
    void ProcessWithAEC(const std::vector<int16_t>& mic_data, 
                        const std::vector<int16_t>& ref_data, 
                        std::vector<int16_t>& out_data);
    void SetReferenceAudio(const std::vector<int16_t>& ref_data);
};

实现AEC功能：

// 在audio_processor.cc中实现
void AudioProcessor::InitializeAEC(int sample_rate, int channels) {
    // 使用ESP-SR的AEC API，不依赖ADF
    aec_instance_ = aec_create(sample_rate, 4, channels, AEC_MODE_SR_LOW_COST);
    if (aec_instance_ == nullptr) {
        ESP_LOGE(TAG, "Failed to initialize AEC");
    } else {
        ESP_LOGI(TAG, "AEC initialized successfully");
    }
}

void AudioProcessor::SetReferenceAudio(const std::vector<int16_t>& ref_data) {
    reference_buffer_ = ref_data;
}

void AudioProcessor::ProcessWithAEC(const std::vector<int16_t>& mic_data, 
                                   const std::vector<int16_t>& ref_data, 
                                   std::vector<int16_t>& out_data) {
    if (aec_instance_ == nullptr) {
        // 如果AEC初始化失败，直接返回麦克风数据
        out_data = mic_data;
        return;
    }

    // 确保输出缓冲区足够大
    out_data.resize(mic_data.size());

    // 调用AEC处理函数
    size_t processed_size = aec_process(aec_instance_, 
                                      mic_data.data(), 
                                      ref_data.data(), 
                                      out_data.data(), 
                                      mic_data.size() / sizeof(int16_t));

    if (processed_size == 0) {
        ESP_LOGW(TAG, "AEC processing failed");
        out_data = mic_data; // 失败时返回原始数据
    }
}

修改音频处理流程：

void AudioProcessor::AudioProcessorTask() {
    // 现有代码...

    while (true) {
        // 等待运行标志
        xEventGroupWaitBits(event_group_, PROCESSOR_RUNNING, pdFALSE, pdTRUE, portMAX_DELAY);

        // 获取麦克风数据
        auto res = afe_iface_->fetch_with_delay(afe_data_, portMAX_DELAY);
        if (res == nullptr || res->ret_value == ESP_FAIL) {
            continue;
        }

        // 准备数据
        std::vector<int16_t> mic_data((int16_t*)res->data, 
                                    (int16_t*)res->data + res->data_size / sizeof(int16_t));
        std::vector<int16_t> processed_data;

        // AEC处理
        if (aec_instance_ != nullptr && !reference_buffer_.empty()) {
            ProcessWithAEC(mic_data, reference_buffer_, processed_data);
        } else {
            processed_data = mic_data; // 无AEC时使用原始数据
        }

        // 后续VAD处理和回调...
        // 智能语音打断逻辑（使用处理后的数据）
    }
}

2.3 语音打断功能实现

实现智能语音确认机制：

// 在audio_processor.h中添加
struct VoiceInterruptConfig {
    int min_speech_duration_ms = 200; // 最小语音时长，防止回声误触发
    float volume_threshold = 0.05f;   // 音量阈值
};

class AudioProcessor {
private:
    // 现有成员...
    VoiceInterruptConfig interrupt_config_;
    int speech_duration_count_ = 0;
    bool is_voice_interrupt_active_ = false;

public:
    // 现有方法...

    void ConfigureVoiceInterrupt(const VoiceInterruptConfig& config);
    bool DetectVoiceInterrupt(const std::vector<int16_t>& audio_data);
};

实现语音检测逻辑：

// 在audio_processor.cc中实现
void AudioProcessor::ConfigureVoiceInterrupt(const VoiceInterruptConfig& config) {
    interrupt_config_ = config;
}

bool AudioProcessor::DetectVoiceInterrupt(const std::vector<int16_t>& audio_data) {
    // 计算音频能量
    float energy = 0.0f;
    for (int16_t sample : audio_data) {
        float normalized = (float)sample / 32768.0f;
        energy += normalized * normalized;
    }
    energy /= audio_data.size();

    // 音量检测
    bool volume_detected = (energy > interrupt_config_.volume_threshold * interrupt_config_.volume_threshold);

    if (volume_detected) {
        speech_duration_count_ += 16; // 假设每帧16ms
    } else {
        speech_duration_count_ = 0;
    }

    // 语音确认：持续时间超过阈值
    bool voice_confirmed = (speech_duration_count_ >= interrupt_config_.min_speech_duration_ms);

    if (voice_confirmed && !is_voice_interrupt_active_) {
        is_voice_interrupt_active_ = true;
        return true; // 触发语音打断
    } else if (!volume_detected) {
        is_voice_interrupt_active_ = false;
    }

    return false;
}

集成到处理流程：

void AudioProcessor::AudioProcessorTask() {
    // 现有代码...

    while (true) {
        // 获取并处理音频数据...

        // 调用语音打断检测
        if (DetectVoiceInterrupt(processed_data)) {
            ESP_LOGI(TAG, "Voice interrupt detected!");
            // 触发打断回调
            if (voice_interrupt_callback_) {
                voice_interrupt_callback_();
            }
        }
    }
}

2.4 内存优化策略

SPIRAM使用优化：

// 修改缓冲区分配方式
void AudioProcessor::Initialize(int sample_rate, int channels) {
    // 现有初始化代码...

    // 使用SPIRAM分配大缓冲区
    size_t buffer_size = sample_rate * channels * 2; // 2秒的缓冲区
    reference_buffer_.resize(buffer_size);

    // 确保AEC使用正确的内存
    // AEC内部会使用heap_caps_aligned_alloc，需要确保配置正确
}

配置调整：

修改sdkconfig.defaults以优化SPIRAM使用：

# 启用SPIRAM
CONFIG_SPIRAM=y

# 优化内存分配策略
CONFIG_SPIRAM_MALLOC_ALWAYSINTERNAL=8192
CONFIG_SPIRAM_MALLOC_RESERVE_INTERNAL=65536

# 增加任务栈大小
CONFIG_ESP_MAIN_TASK_STACK_SIZE=8192

3. 注意事项

3.1 硬件兼容性注意事项

麦克风选择：确保正确配置ES7210的MIC1和MIC3（或其他麦克风组合）
增益设置：根据实际硬件调整麦克风增益，建议从30dB开始测试
参考音频通道：确保提供正确的扬声器参考音频给AEC算法

3.2 软件实现注意事项

采样率一致性：确保AEC、麦克风输入和参考音频使用相同的采样率
内存对齐：AEC处理需要16字节对齐的内存，使用heap_caps_aligned_alloc
实时性能：AEC处理较为耗时，确保设置适当的任务优先级
错误处理：添加完善的错误处理和回退机制

3.3 调优建议

AEC参数调优：
- 调整filter_length参数（推荐值：4）
- 根据实际使用场景选择合适的AEC模式
VAD参数调优：
- 调整语音打断的最小持续时间（建议200ms以上）
- 根据环境噪声调整音量阈值
性能监控：
- 添加CPU使用率监控
- 监控内存使用情况，避免内存泄漏

4. 测试方案

基础功能测试：
- 验证ES7210双麦克风配置是否正确
- 确认AEC初始化和处理无错误
AEC性能测试：
- 在不同距离测试回声消除效果
- 在不同音量下测试性能
语音打断测试：
- 测试在设备播放时的语音打断功能
- 测试不同距离和音量下的打断灵敏度
稳定性测试：
- 长时间运行测试，监控内存泄漏
- 测试在各种环境噪声条件下的稳定性

5. 总结

本移植方案通过直接使用ESP-SR组件提供的AEC API，无需启用完整的ADF架构，即可实现从Airhub_Rtc_h到Kapi_Rtc的AEC语音打断功能移植。方案保留了Kapi_Rtc现有的音频处理架构，通过扩展AudioProcessor类和相关接口，实现了双麦克风配置、AEC处理和智能语音打断功能。

通过合理的内存优化和参数调优，可以在保证系统稳定性的同时，实现良好的回声消除和语音打断效果。

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