AI能力特性 - XiaoZhi韌體的AI技術整合介紹 | 小智AI.Dev

🤖 AI整合功能

介紹如何在ESP32-S3平台上實現語音互動、AI模型接入和智慧控制功能。

🎯 核心AI架構

🧠 混合AI推理架構

  graph TB
    A[語音輸入] --> B[本地語音喚醒]
    B --> C[多語言ASR識別]
    C --> D{推理策略選擇}
    D -->|簡單指令| E[端側AI處理]
    D -->|複雜對話| F[雲端LLM推理]
    E --> G[設備控制執行]
    F --> H[智慧回覆產生]
    H --> I[TTS語音輸出]
    G --> I

🔥 AI功能整合詳解

1️⃣ 語音喚醒功能

整合方案: 韌體整合了樂鑫官方Wake Word Engine

• 🎙️ 預設喚醒詞: “你好小智” (可自訂26+種官方喚醒詞)
• ⚡ 回應速度: <200ms 超低延遲喚醒
• 🔋 功耗最佳化: 喚醒待機功耗 <5mA
• 🌐 離線運行: 完全本地化，無需網路連線

# ESP-IDF環境配置喚醒詞
idf.py menuconfig
# 導覽至: Component config > ESP Speech Recognition
# 選擇: Wake Word Model Selection
# 可選詞彙: "Hi ESP", "Alexa", "小智"等26種官方詞彙

2️⃣ 語音識別整合(ASR)

技術方案: 韌體支援多種ASR服務接入

• 🗣️ 支援語言: 中文(普通話/粵語) | 英語 | 日語 | 韓語 | 俄語
• 🎯 識別精度: 中文識別率 >95%, 英文識別率 >93%
• 🔊 音訊格式: 16kHz取樣率，16位元PCM編碼
• 🌍 離線/線上: 混合模式，關鍵詞離線，複雜語句線上

3️⃣ AI大模型整合

🚀 可整合的AI服務

🧩 端側AI推理能力

輕量化模型支援 (計劃中的功能):

• 📱 TensorFlow Lite: 支援量化後的輕量模型
• 🔧 模型大小: 支援1-10MB的端側推理模型
• ⚡ 推理速度: 簡單指令<100ms回應
• 🎯 應用場景: 設備控制、狀態查詢、簡單Q&A

// 端側AI推理範例程式碼
class EdgeAIEngine {
    TfLiteInterpreter* interpreter;
    
    bool processSimpleCommand(const char* text) {
        // 文字預處理
        auto tokens = tokenize(text);
        
        // 模型推理
        interpreter->SetInputTensorData(0, tokens.data());
        interpreter->Invoke();
        
        // 結果解析
        return parseCommandResult();
    }
};

4️⃣ 智慧語音合成(TTS)

多引擎支援策略:

• 🎵 雲端TTS: 高品質人聲合成(支援情感化語音)
• 🔧 本地TTS: ESP32-S3板載簡單語音合成
• 🎭 多音色: 支援男聲/女聲/童聲等多種音色選擇

# TTS引擎配置
tts_config:
  primary_engine: "cloud"  # cloud/local
  voice_style: "female_warm"  # 音色選擇
  speech_rate: 1.0  # 語速(0.5-2.0)
  pitch: 0  # 音調(-500到500)
  language: "zh-tw"  # 輸出語言
  
cloud_tts:
  provider: "azure"  # azure/google/baidu
  api_key: "${TTS_API_KEY}"
  region: "eastasia"

🛠️ AI開發與整合

💻 零程式碼AI整合

XiaoZhi AI平台提供圖形化配置介面，讓非技術使用者也能快速配置AI能力：

  graph LR
    A[Web配置介面] --> B[選擇AI模型]
    B --> C[配置API金鑰]
    C --> D[測試連線]
    D --> E[一鍵部署]
    E --> F[AI能力啟動]

🔧 開發者API介面

// XiaoZhi AI SDK核心介面
class XiaoZhiAI {
public:
    // 初始化AI引擎
    bool initAI(const AIConfig& config);
    
    // 語音喚醒回呼
    void onWakeWordDetected(WakeWordCallback callback);
    
    // 語音識別
    std::string recognizeSpeech(const AudioData& audio);
    
    // 大模型對話
    std::string chatWithLLM(const std::string& message);
    
    // 語音合成
    AudioData synthesizeSpeech(const std::string& text);
    
    // 設備控制
    bool executeCommand(const DeviceCommand& cmd);
};

📈 AI效能指標

⚡ 即時效能

• 語音喚醒延遲: <200ms
• ASR識別延遲: <500ms (本地) / <1s (雲端)
• LLM推理回應: <2s (DeepSeek) / <3s (GPT-4)
• TTS合成延遲: <800ms
• 端到端對話延遲: <5s (完整對話流程)

🎯 準確率指標

• 喚醒詞準確率: >99% (安靜環境) / >95% (噪音環境)
• 中文ASR準確率: >95% (標準普通話)
• 英文ASR準確率: >93% (美式/英式發音)
• 指令執行成功率: >98% (明確指令)

💾 資源佔用

• Flash儲存: 4MB (基礎AI功能)
• RAM使用: 512KB (執行時峰值)
• CPU佔用: <30% (ESP32-S3雙核心240MHz)
• 功耗: 150mA (活躍對話) / 5mA (待機喚醒)

🔮 AI技術路線圖

📅 2025年Q1-Q2路線圖

🗓️ 2025年1月 - 端側AI推理 開發中

• 整合TensorFlow Lite Micro
• 支援1-5MB量化模型
• 本地設備控制指令識別

🗓️ 2025年2月 - 多模態AI 規劃中

• ESP32-CAM視覺整合
• 影像識別+語音互動
• 視覺問答(VQA)能力

🗓️ 2025年3月 - 聯邦學習 研究中

• ESP-NOW設備間協作學習
• 隱私保護的分散式AI
• 智慧家居協同決策

🎯 未來AI特性

• 🧬 個人化AI: 基於使用者使用習慣的模型微調
• 🌐 邊緣AI叢集: 多設備協同的分散式智慧
• 🔐 隱私AI: 完全本地化的私域AI助手
• 🎮 互動AI: AR/VR擴增實境互動能力

🚀 開始使用AI功能

快速啟動AI能力

1. 硬體準備: ESP32-S3開發板 + 小智AI擴展板
2. 韌體燒錄: 下載預編譯AI韌體
3. 網路配置: 連接Wi-Fi，配置AI服務API
4. 喚醒測試: 說出"你好小智"驗證喚醒功能
5. 對話體驗: 開始與AI助手自然對話