ESP32 Sound Recorder 开源项目教程
2024-08-21 06:19:12作者:董灵辛Dennis
项目介绍
ESP32 Sound Recorder 是一个基于 ESP32 平台的开源录音项目,由 MhageGH 开发维护。该项目利用 ESP32 的内置音频编解码器,能够实现声音的录制并存储在microSD卡上。它非常适合于物联网(IoT)设备中实现简单的语音记录功能,比如智能家居控制、个人助手或便携式录音设备等场景。项目利用了ESP-IDF(Espressif IoT Development Framework)进行开发,易于定制和扩展。
项目快速启动
要快速启动并运行 ESP32 Sound Recorder,你需要准备一个具备足够闪存空间的ESP32开发板、一个microSD卡以及USB数据线。以下是基本步骤:
环境准备
- 安装ESP-IDF:首先确保你的开发环境配置了ESP-IDF。遵循ESP-IDF的官方安装指南。
- 克隆项目:
git clone https://github.com/MhageGH/esp32_SoundRecorder.git - 配置项目:进入项目目录,通过idf.py来配置工程,这可能包括选择目标芯片、SDK版本等。
cd esp32_SoundRecorder idf.py menuconfig - 烧录固件:
- 确保ESP32连接到电脑。
- 使用以下命令编译并烧录固件。
idf.py build idf.py flash - 检查日志:
- 使用串口工具(如PuTTY)监听波特率通常设置为115200,查看启动信息和录音状态。
示例代码片段
虽然直接执行整个项目需要完整的代码上下文,但核心部分涉及到开启录音的函数调用示例大致如下:
#include "sound_recorder.h"
// 初始化并开始录音
void startRecording() {
soundRecorderStart();
}
// 停止录音并保存至SD卡
void stopRecording() {
soundRecorderStopAndSave();
}
应用案例和最佳实践
此项目可广泛应用于多种场景:
- 智能家居:作为简单的语音指令收集设备。
- 教育领域:用于学生实验,学习音频处理和嵌入式系统开发。
- 远程监控:集成于环境监测系统,记录特定声音事件。
最佳实践建议定期清理microSD卡以避免空间耗尽,并考虑在电池供电的应用中优化功耗。
典型生态项目
ESP32 Sound Recorder 可以轻松融入更广泛的IoT生态系统中,例如结合阿里云Link Kit实现云端交互,或者与智能家居平台(如Home Assistant)联动,实现语音控制功能。此外,也可以与声音识别服务集成,如Google Speech-to-Text,提升应用智能化水平。
通过这些步骤和策略,开发者可以迅速地将ESP32 Sound Recorder集成到自己的创新项目中,探索无限可能。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
191
210
暂无简介
Dart
631
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
481
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
649
270
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
297
110
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
858
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
211