AI Возможности - Руководство по интеграции AI технологий прошивки XiaoZhi | XiaoZhi.Dev

🤖 AI Возможности

Узнайте, как реализовать голосовое взаимодействие, интеграцию AI моделей и функции умного управления на платформе ESP32-S3.

🎯 Основная AI Архитектура

🧠 Гибридная архитектура AI вывода

  graph TB
    A[Голосовой ввод] --> B[Локальное голосовое пробуждение]
    B --> C[Многоязычное ASR распознавание]
    C --> D{Выбор стратегии вывода}
    D -->|Простые команды| E[Периферийная AI обработка]
    D -->|Сложный диалог| F[Облачный LLM вывод]
    E --> G[Выполнение управления устройством]
    F --> H[Генерация умных ответов]
    H --> I[TTS голосовой вывод]
    G --> I

🔥 Подробная интеграция AI функций

1️⃣ Функция голосового пробуждения

Схема интеграции: Прошивка интегрирует официальный Wake Word Engine от Espressif

• 🎙️ Слово пробуждения по умолчанию: “你好小智” (можно настроить 26+ официальных слов пробуждения)
• ⚡ Скорость отклика: <200мс сверхнизкая задержка пробуждения
• 🔋 Оптимизация энергопотребления: Потребление в режиме ожидания пробуждения <5мА
• 🌐 Офлайн работа: Полностью локализовано, не требует сетевого подключения

# Настройка слов пробуждения в среде ESP-IDF
idf.py menuconfig
# Перейти к: Component config > ESP Speech Recognition
# Выбрать: Wake Word Model Selection
# Доступные слова: "Hi ESP", "Alexa", "小智" и 26 других официальных словарей

2️⃣ Интеграция распознавания речи (ASR)

Техническое решение: Прошивка поддерживает подключение различных ASR сервисов

• 🗣️ Поддерживаемые языки: Китайский (мандарин/кантонский) | Английский | Японский | Корейский | Русский
• 🎯 Точность распознавания: Точность китайского >95%, английского >93%
• 🔊 Аудио формат: Частота дискретизации 16кГц, 16-битное PCM кодирование
• 🌍 Офлайн/Онлайн: Гибридный режим, ключевые слова офлайн, сложные предложения онлайн

3️⃣ Подключение AI больших моделей

🚀 Интегрируемые AI сервисы

🧩 Возможности периферийного AI вывода

Поддержка легких моделей (планируемые функции):

• 📱 TensorFlow Lite: Поддержка квантованных легких моделей
• 🔧 Размер модели: Поддержка моделей периферийного вывода 1-10МБ
• ⚡ Скорость вывода: Простые команды <100мс отклик
• 🎯 Сценарии применения: Управление устройствами, запросы статуса, простые Q&A

// Пример кода периферийного AI вывода
class EdgeAIEngine {
    TfLiteInterpreter* interpreter;
    
    bool processSimpleCommand(const char* text) {
        // Предварительная обработка текста
        auto tokens = tokenize(text);
        
        // Модельный вывод
        interpreter->SetInputTensorData(0, tokens.data());
        interpreter->Invoke();
        
        // Разбор результатов
        return parseCommandResult();
    }
};

4️⃣ Умный синтез речи (TTS)

Стратегия поддержки нескольких движков:

• 🎵 Облачный TTS: Высококачественный синтез человеческого голоса (поддержка эмоциональной речи)
• 🔧 Локальный TTS: Простой синтез речи на борту ESP32-S3
• 🎭 Множественные тембры: Поддержка выбора различных тембров: мужской/женский/детский голос

# Конфигурация TTS движка
tts_config:
  primary_engine: "cloud"  # cloud/local
  voice_style: "female_warm"  # Выбор тембра
  speech_rate: 1.0  # Скорость речи (0.5-2.0)
  pitch: 0  # Тон (-500 до 500)
  language: "ru-ru"  # Выходной язык
  
cloud_tts:
  provider: "azure"  # azure/google/baidu
  api_key: "${TTS_API_KEY}"
  region: "eastasia"

🛠️ Разработка и интеграция AI

💻 Интеграция AI без кода

Платформа XiaoZhi AI предоставляет графический интерфейс настройки, позволяющий нетехническим пользователям быстро настраивать AI возможности:

  graph LR
    A[Веб-интерфейс настройки] --> B[Выбор AI модели]
    B --> C[Настройка API ключей]
    C --> D[Тестирование подключения]
    D --> E[Развертывание одним кликом]
    E --> F[Активация AI возможностей]

🔧 API интерфейс разработчика

// Основной интерфейс XiaoZhi AI SDK
class XiaoZhiAI {
public:
    // Инициализация AI движка
    bool initAI(const AIConfig& config);
    
    // Обратный вызов голосового пробуждения
    void onWakeWordDetected(WakeWordCallback callback);
    
    // Распознавание речи
    std::string recognizeSpeech(const AudioData& audio);
    
    // Диалог с большой моделью
    std::string chatWithLLM(const std::string& message);
    
    // Синтез речи
    AudioData synthesizeSpeech(const std::string& text);
    
    // Управление устройством
    bool executeCommand(const DeviceCommand& cmd);
};

📈 Показатели производительности AI

⚡ Производительность в реальном времени

• Задержка голосового пробуждения: <200мс
• Задержка ASR распознавания: <500мс (локально) / <1с (облако)
• Отклик LLM вывода: <2с (DeepSeek) / <3с (GPT-4)
• Задержка TTS синтеза: <800мс
• Задержка диалога конец-в-конец: <5с (полный процесс диалога)

🎯 Показатели точности

• Точность слова пробуждения: >99% (тихая среда) / >95% (шумная среда)
• Точность китайского ASR: >95% (стандартный мандарин)
• Точность английского ASR: >93% (американское/британское произношение)
• Успешность выполнения команд: >98% (четкие команды)

💾 Использование ресурсов

• Flash хранилище: 4МБ (базовые AI функции)
• Использование RAM: 512КБ (пик времени выполнения)
• Загрузка CPU: <30% (ESP32-S3 двухъядерный 240МГц)
• Энергопотребление: 150мА (активный диалог) / 5мА (ожидание пробуждения)

🔮 Дорожная карта AI технологий

📅 Дорожная карта на 2025 Q1-Q2

🗓️ Январь 2025 - Периферийный AI вывод В разработке

• Интеграция TensorFlow Lite Micro
• Поддержка квантованных моделей 1-5МБ
• Локальное распознавание команд управления устройствами

🗓️ Февраль 2025 - Мультимодальный AI Запланировано

• Интеграция ESP32-CAM видения
• Распознавание изображений + голосовое взаимодействие
• Возможности визуальных вопросов и ответов (VQA)

🗓️ Март 2025 - Федеративное обучение Исследование

• Совместное обучение между устройствами ESP-NOW
• Распределенный AI с защитой конфиденциальности
• Совместное принятие решений умного дома

🎯 Будущие AI возможности

• 🧬 Персонализированный AI: Тонкая настройка модели на основе пользовательских привычек
• 🌐 Кластеры периферийного AI: Распределенный интеллект с сотрудничеством нескольких устройств
• 🔐 Приватный AI: Полностью локализованный AI помощник частного домена
• 🎮 Интерактивный AI: Возможности взаимодействия с дополненной реальностью AR/VR

🚀 Начало использования AI функций

Быстрый запуск AI возможностей

1. Подготовка оборудования: Плата разработки ESP32-S3 + плата расширения XiaoZhi AI
2. Прошивка firmware: Загрузка предварительно скомпилированной AI прошивки
3. Настройка сети: Подключение Wi-Fi, настройка API AI сервисов
4. Тест пробуждения: Произнесите “你好小智” для проверки функции пробуждения
5. Опыт диалога: Начните естественный разговор с AI помощником