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    IVCC01智能家居控制中心(语音识别+wifi控制+液晶显...

    仅凭附件资料完全可以复制的智能家居控制中心!!一、系统功能简介语音识别+wifi控制+液晶显示+时钟+温度传感器+光线传感器+EEPROM+蜂鸣器该模块的设计初衷是作为一个智能家居的控制中心。他具有语音识别功能,可以实现语音控制。Wifi模块可以进行组网或者实现远程控制。CC1101(CC1101数据手册)无线串口可以实现室内设备的组网。通过后续编程,可以实现家居系统智能化管理。 成品效果图介绍视频:二、硬件系统介绍成品图: PCB背面各部分介绍 控制器正面各部分介绍各模块参数1、128x64分辨率液晶屏,可以显示文字图片的内容,实现丰富人机交互。2、LD3320语音识别,实现语音控制功能开发。3、WIFI串口模块,AP与STA双模式共存,可实现wifi组网或wifi控制。4、CC1101无线串口,实现低成本无线遥控。5、STC12LE5A60S2控制核心,51单片机,开发简单,成本低。单片机片上1KRAM+60KROM,拥有足够的空间编写非常复杂的程序。6、实时时钟,温度传感器,外部EEPROM,为系统提供更丰富的拓展。完成该制作基本要求1、熟悉8051单片机,对51单片机串口、定时器、中断等有所了解。2、会使用Altum Designed 9/10,了解PCB加工打样过程。3、会使用C语言进行单片机编程。4、了解SPI接口、I2C接口等常用接口。5、具有贴片元器件焊接经验,排线座及单片机都是贴片封装,焊接需要一定的技巧及工具。6、动手能力强……附件:包含完整文件,包含原理图和源程序。另外包好其他参考资料。技术支持1、如有与该制作相关技术问题,请邮件changeint@163.com。我们会第一时间回复。2、也可加入ChanGE智能交流群:376326783

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    手机语音互联网远程控制开关(原理图+PCB+源代码+APK)

    前言: 随着人民生活水平的提高和网络技术的蓬勃发展,人民对于居住环境智能化、舒适度等方面的要求越来越高。比如说有时候希望在不需要起身的情况下就能自如控制家电的开关。智能远程语音控制开关概述: 只要手机能上网不管是本地WIFI模式还是2G/3G/4G,无你在家中,还是远在非洲,都能用手机制开关的通电与断电,并且能看到开关状态。还可以实现手机语音远程控制开关的通电与断电。该设计采用STC15F104E单片机作为主控制芯片,通过ESP8266串口WIFI模块和手机语音互联网远程控制,实现远程控制家电开关的功能。该设计可用于毕业设计,功能截图如下:
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    智能家居开源制作—arduino实现的可跳舞台灯,语音控制

    语音控制调节台灯实现了全语音控制,它可以根据不同的语音命令作出开关和不同的动作,台灯可以完成上、下、左、右、开、关、摇头、点头、跳舞的动作。语音控制台灯需要的硬件机械臂,一个Arduino控制板,一个扩展板,一个语音控制模块,一个升压模块,一个LED灯和电池。最后就是将这些零零散散的东西组装起来并编写程序,反复调试,直至它可以根据命令准确无误的完成各种动作。硬件完成的效果图霸气的灯头部分使用的是DFROBORT的mega1280和语音控制模块,最上面是V5扩展模块使用的升压模块,给12V的LED供电选用了Arduino MEGA2560 作为了主控板,声音模块是选用的DFRobot 中文语音识别模块Voice Recognition 。Voice Recognition语音识别模块是一款只需要在主控MCU的程序中设定好要识别的关键词语列表,并动态地把这些关键词语以字符的形式传送到芯片内部,就可以对用户说出的关键词语进行识别,不需要用户事先训练和录音的非特定人语音识别模块。该模块可以设置50项候选识别句,每个识别句可以是单字,词组或短句,长度为不超过10个汉字或者79个字母的拼音串,可由一个系统支持多种场景,并且可以根据当地一些口音,适当加入方言的拼音组合,这样一来还可以识别当地方言,增加了个性化。而且Voice Recognition语音识别模块采用叠层设计,可以直接插接到Arduino控制器上,用户使用Arduino便可以快速设计产品原型。在声音模块上我们还加上了一个V5扩展模块,方便舵机的插线。语音控制调节台灯演示视频

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    采用控制器STM32F103RBT6设计的语音控制智能LED...

    本系统采用的控制器是STM32F103RBT6,通过PWM来控制额定功率为10W的LED灯珠的亮度,输入模块采用ASR M08-A语音控制模块,可以检测识别人的说话,并通过串口输出不同数值,还可以播放储存在SD卡里面的音乐文件。LED使用L298模块驱动,使用学生电源供电。本系统目前可以实现语音识别控制LED的开启与关闭,LED的4档亮度调节,以及音乐播放功能。MCU:STM32开发环境:MDK4.73编程语言:C语言STM32F103RBT6最小系统(四旋翼飞控板)语音识别模块演示视频:附件包含以下资料:STM32四旋翼飞控板电路图&PCB

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    语音控制智能小车(原理图+PCB+源程序)

    1、采用STC89C52单片机作为主控系统2、采用LD3320语音控制模块实现实现语音识别3、采用超声波传感器检测前方是否有障碍物4、采用AD0809测小车的电池电压5、能够检测小车的速度和路程通过LCD1602显示出来实现功能1、能够实现语音控制小车前进、后退、、停止、左转弯、右转弯、加速、减速(转弯90度后能沿直线前进)2、用超声波传感器检测前方是否有障碍物(设计障碍物的距离在25~35cm之间),如有障碍物停车并发出信号(蜂鸣器响)通知操作者;3、小车运行过程中AD0809测小车电池电压低于一定值发出信号(LED亮等信号)通知操作者充电,同时用LCD1602显示当前电压;4、能够通过LCD1602显示小车的速度和走过的路程。
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    基于Web服务与Android的智能家居系统

    科技改变生活,我们将科技融入生活,基于Web服务与Android设计了一套低成本、操作简单、便于大多数中低收入家庭应用与体验的智能家居系统。主要有安防环境监测和家电控制两大功能;所有操作都可以在智能移动终端实现,并且可以在云端网络远程查看家居参数状态。主控制器电路为MSP430G2553;子节点控制器为STC89C51;各模块电路图包括315M无线、RGB彩色的、步进电机窗帘等等。
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    【开源】非特定人类语音识别控制板——适用于智能家居、远程语音...

    前言: 目前智能家居迟迟未能商用的最大原因在于,整个行业缺乏统一的标准,上下游产品无法兼容。行业缺少一个标准制定者。 10 月 31 日,在“ 2014 腾讯全球合作伙伴大会”上,英特尔联合腾讯推出了软、硬件一体化的智能家庭网关解决方案,正式宣告布局物联网,进入智能家居领域。那么,英特尔能否担当这个标准制定者的角色?它的布局又能否促进智能家居商用化的到来?在回答这个问题之前,我给大家介绍一款非特定人类语音识别控制板,该设备可适用于智能家居、远程语音点歌系统、远程语音机器人控制等。非特定人语音识别控制板介绍:基于Arduino的语音识别控制板又称为ASR Board for Arduino,非特定人语音识别交互模块。(暂时只兼容Ansqi的SD卡)ASR Board 是一款基于Arduino的开源语音识别控制板,该模块只需要通过上位机软件发送指令即可设定要识别的关键词,不需要用户事先训练和录音,是一款高效的非特定人语音识别控制模块。该模块每次识别可以设置35项候选识别句,每个识别句可以是单字,词组或短句,长度为不超过10个汉字或者38个字节的拼音串,可由一个系统支持多种场景。(注:关键词的条数和关键词的长度是对立的,若用户二次开发也可修改为50项候选识别句,每个识别句可以是单字,词组或短句,长度为不超过10个汉字或者79个字节的拼音串)。ASR Board不但可以语音识别还支持播放AD4音频格式的语音文件,可实现语音交互功能,模块通过串口可以和Arduino或其他单片机通讯。模块将Arduino空闲的数字口和模拟口预留出来方便进行二次开发,模块还支持xbee和APC220无线模块,可实现远程语音控制。注意:该产品使用时需要外接供电才能正常工作。非特定人语音识别控制板实物展示:非特定人语音识别控制板技术参数:Digital I/O 数字输入/输出端3~7(支持外部电源供电)。Analog 模拟输入4~7主控芯片:ATMEGA328采用Arduino FTDI或USB Serial Light Adapter下载器下载程序。支持XBee 无线数传模块支持APC220无线数传模块。支持外部麦克风输入和线路输出。支持播放AD4音频格式硬件选择Arduino UNO输入电压:6~12V DC,推荐使用7.5V电源适配器或7.4V锂电池。尺寸:长57mm× 宽47mmASR 非特定人类语音识别控制板涉及到的重要技术资料: 语音识别模块LD3320介绍及开发应用:https://www.waveshare.net/wiki/LD3320_Board APC220无线数传模块购买及开发应用:https://www.dfrobot.com.cn/goods-235.html 语音芯片WTV020介绍:https://www.w1999c.com/yuying_show.asp?productid=24... WTV020更多资料下载:https://www.w1999c.com/xiaz.asp?BigClassID=38 XBEE-PRO开发套件介绍:https://www.doc88.com/p-697306843405.html 美国DIGI公司的XBee模块无线通讯实验:https://www.eefocus.com/zhang700309/blog/12-08/2840...工作模式ASR Board有三个工作模式:循环模式,口令模式和按键模式。工作模式通过ASR Board软件进行修改: 循环模式:循环语音识别。当D14灯亮起(ASR Board V2.1为D13)为进入语音识别状态,用户可立即说出设定好的关键词给控制板识别。口令模式:例程中以“准备”为口令触发命令,若用户想修改为别的口令可在程序中的二维数组sRecog中将“zhun bei”替换即可(为口令触发模式的效果更好,建议口令触发命令的关键词设置为长一点或者添加垃圾关键词来降低误识别率)。当口令触发后,有个提示语音来说明口令已经触发,当D14灯亮起(ASR Board V2.1为D13)为进入语音识别状态,直到识别到关键词退出语音识别状态,再继续等待口令触发命令。按键模式:在此模式下单击ASR Board 软件上的“按键触发”按钮或者在控制板的D3端(ASR Board V2.1为D4)接上按钮模块(需要使用到程序中被屏蔽的程序段)按下按钮,当D14灯亮起(ASR Board V2.1为D13)为进入语音识别状态,直到识别到关键词退出语音识别状态,再继续等待按键触发。注:当ASR Board重新上电后和上电前使用的工作模式和波特率是相同的(当前的工作模式和波特率有语音提示,若刚上电未听到提示,可按以下控制板上“RST”的按钮),在按键模式时,需要利用ASR Board软件 “触发模式”按钮重新设置为按键模式使触发按钮起作用,或者使用程序中被屏蔽的程序再次下载到控制板,在D3口(ASR Board V2.1为D4)接上按键模块可正常使用。在“模拟LED”功能中只设置了循环模式。应用场景 电磁炉/微波炉/洗衣机/智能家电操作,导航仪,MP3/MP4,数码像框,机顶盒/彩电遥控器,智能玩具/对话玩具,PMP/游戏机,自动售货机,地铁自动售票机,导游机,楼宇电视的广告点播,照明系统的声控ASR Board与Arduino的应用内容:ASR Board识别到关键词“开灯”或“关灯”后通过无线数传到 Arduino Duemilanove 328控制器来控制LED。材料: ASR Board 一个Arduino Duemilanove 328 一个Arduino APC220 USB无线数传 一套Arduino红色LED发光模块 一个Arduino传感器扩展板V5 一个Arduino FTDI程序下载器 一个ASR Board演示代码(在不同工作模式下语音控制LED):
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    基于51单片机的语音控制的简易智能家居控制系统

    购买注意!!! 该设计资料不包括原理图、只有程序和LD3320数据手册。资料不完整,网友购买之前请考虑清楚简易智能家居控制系统概述:1.使用51单片机作为主控;2.LD3320语音模块作为语音识别输入;3.TC35模块作为短信控制输入及报警输出;4.运用NRF24L01作为各个模块之间的数据传输的方式;5.实现了语音控制+短信远程控制简单家电、窗帘的使用,安防报警,自动检测火灾、煤气、外人入侵并短信报警的功能。附件程序内容截图:
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    实用自拍器DIY制作,手机语音控制(源码+APK+制作讲解)

    前言: 之前DIY了无线语音控制(链接:https://www.cirmall.com/circuit/6200/detail?3),采用语音识别方式来控制灯泡灯的开关,总感觉实用价值不大,这回来个实用的——自拍器。 你是否也曾遇到这样的情况:三五好友想要来个合影,用手或自拍杆太短,定时拍摄又很难掌握时机,找人帮忙又太麻烦。那么现在使用无线的自拍器就完美解决了这个问题,当然市面上的蓝牙自拍器也能实现这样的功能,但我们用复杂的方法实现简单的功能,就是这么任性。手机语音控制控制自拍器概述:该无线语音自拍器基于SensorTile物联网开发套件来实现语音控制手机进行自拍。在语音识别的模式下,可以通过“拍照”口令打开自拍;通过“茄子”口令开启拍照并保存;通过“关闭”口令关闭相机。同时大幅提升了语音识别的速度。如视频演示:整体设计思路讲解: 整个工程的整体思路是通过讯飞在线语音识别功能识别SensorTile传输过来的音频数据,然后根据返回来的信息做出相应的回应,有了前面的铺垫,这次最大的难点就是相机功能的实现了,这里有两种思路,一种是调用系统自带的相机程序,另一种是完全自己写一个相机功能。 首先分析下调用系统自带的方法,毫无疑问调用系统自带的相机是最简单的方式,同时拍照的效果也是最好的,但是当我调用了系统函数打开了系统的相机后,却无法通过指令控制拍照,系统的相机功能本身属于一个独立的应用了,除非它有全局可用的拍照接口,否则无法在一个应用中直接控制另一个应用,很遗憾我没有找到相关函数,唯一有点靠谱的就是通过模拟按键中的拍照键来实现拍照,可是没有成功。 市面上的蓝牙自拍器的原理是将蓝牙设备识别成了一个音频设备,然后通过耳机的音量键来控制拍照,可是我们的SensorTile并不是一个音频设备,如果有哪位网友了解过蓝牙自拍杆,请不吝赐教。 调用系统相机的方案受打击后,便开始了第二种方案,自己设计一个相机应用,这里主要还是参考官网的教程,主要参考Camera和Camera API的介绍,我通过提炼教程中的方法写出了一篇日志“Android官方相机教程简单的Demo”可以参考,同时也参考官网给出的例程,不过官网的例程是使用的新类“camera2”,推陈出新嘛。 主要的步骤如下:1. 新建一个相机功能文件CameraActivity.java,在manifest中将该类设置为横屏。2. 使用Camera.open(1) 函数获取相机的实例,其中参数1代表前置摄像头。3. 使用SurfaceHolder.Callback方法建立一个可以预览图像的类CameraPreview。4. 在主布局文件中放置一个FrameLayout用来存放预览图像。5. 在onCreat中用addView来指定显示区域。6. 使用getOutputMediaFile来指定保存路径与保存名字。7. 使用mCamera.takePicture函数来拍照。 需要注意:在拍完照后会停止预览,需要调用mCamera.startPreview来重新开启预览。此外,本次在语音识别速度上有提高,之前的语音识别到最后的控制之间时间过长,这个实际上是由于每次语音输入完之后,默认需要有一个1.8秒的停顿,才算一句话的结束,然后又由于默认是有标点的识别的,标点的识别是在整句话识别完后间隔一段时间然后才识别出来,这样也耗了些时间,因此在ASR的初始化中添加关闭标点显示同时将停顿时间设为零,代码如下: 结果证明可以大幅的提高语音识别的速度,在IAT中也将停顿时间设为零,但是保留标点符号的显示,同样也可以大幅的提高语音转写速度。 在程序的UI界面上也做了优化,灯泡自适应屏幕大小,同时对横屏和竖屏采取了两种不同的布局设计。

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    资料分享-ReSpeaker语音控制主控板/底板,附原理图/...

    本项目分享的是ReSpeaker语音控制主控板是一款开源模块化的语音控制扩展模块。除了集成了MT7688 Wi-Fi模块,ReSpeaker还板载了ATmega32u4芯片,8个触摸传感器,和多个开放的I/O口。你可以像使用Arduino一样去使用ReSpeaker,来做一些简单却有极具趣味的Arduino项目,比如,一个圣女果钢琴。ReSpeaker支持Airplay/DLNA,将他与家中任意一款你最喜欢的音响连接,他就能为你带来无线的音乐享受。ReSpeaker语音控制主控板硬件结构展示:ReSpeaker语音控制主控板规格参数: AI7688 Wi-Fi模块: 操作系统:基于GNU / Linux的OpenWrtWi-Fi网络:支持传统的802.11b / g和HT 802.11n模式扩展:两个用于I2C,GPIO和USB 2.0主机的扩展接头接口:内置3.5mm AUX端口,Micro USB和SD卡插槽ATMega32U4协处理器 USB CDC虚拟串口用于linux控制台12个可编程RGB LED指示灯8板上触摸传感器编解码器WM8960: DAC SNR 98dB('A'加权),THD -84dB在48kHz,3.3VADC SNR 94dB('A'加权),THD -82dB在48kHz,3.3V具有87%效率的立体声D类扬声器驱动器(1W输出)片上耳机驱动输出功率为40mW,电压为3.3V时为16ΩTHD-75dB,20mW,SNR为90dB,16Ω负载片上PLL提供灵活的时钟方案采样率:8,11.025,12,16,22.05,24,32,44.1,48 kHz电源:5V DC ReSpeaker语音控制主控板电路 PCB截图,用eagle软件打开:

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    价值千元的旋转灯升级,支持siri语音控制,2018撩起来

    之前分享过一个用50元打造价值千元的旋转灯的设计资料,现在旋转灯升级啦,变身语音控制旋转灯,详细的过程(心酸)且听我娓娓道来~自从女票有了 HAY 旋转灯之后,有一天突然问我:每次手动去开关控制亮暗好麻烦哦,可不可以语音控制啊?必须可以啊,不就是语音控制嘛,加个语音识别模块不就好了嘛~可是,怎么能局限于这么不高端的方法呢,于是我想到了可以用 Siri !网上一查,果然有相关的方法。国外大神早已写好 Home-Assistan 和 homebridge 开源框架,利用这两个框架,不要说用语音控制各种灯了,做出一整套智能家居控制系统都不在话下!于是,开启了新一段的挖坑之旅……先来一段语音控制智能家居炫技视频:制作过程写的比较详细,详见附件详细制作过程解析,写的超级详细,链接什么的也都有,内容主要有:Home-Assistant 安装;Home-Assistant 插件安装;HAY 旋转灯 v2 设计;Siri 语音控制设置附件除了详细的制作过程还有Home Assistant 配置文件、HAY v2 程序、HAY v2结构打印文件,可自行下载!【转载自DF社区】

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    蜂窝互联网营地的家庭自动化系统

    如果你能在你离开家之前开始预热营地,这不是很好吗?如何使用Alexa为您做到这一点!硬件组件: 亚马逊Alexa Echo Dot× 1 Arduino MKR1000和Genuino MKR1000× 1 Mcp23008 scr8g5le 10a b%20(1) ControlEverything.com用于粒子光子的继电器屏蔽I²C8通道SPDT 10安培× 1(这个说它有一个i2c继电器屏蔽,我用的只是一个带有8个输入引脚的光电耦合器继电器屏蔽。)新星图标lijwm6pmk7 × 1 树莓派2型号B× 1 USB WiFi Dongle× 1传感器接线图:实物图:详细的制作过程整理在附件里,相关代码也在附件!

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    基于Alexa的智能家庭监控

    介绍:在目前的世界里,人们在工作场所而不是家中花费更多的时间。因此需要家庭监控系统,让人们在工作时可以了解房子的状况。如果在工作时间内只能问“某人”关于他们的家,情况会更好。这可以通过使用亚马逊Alexa作为助理,可以为用户提供有关他们家的需要信息。不仅工作地点,用户可以了解世界上任何地方的房屋状况,只要他们有互联网连接和亚马逊Alexa设备即可。该项目中实现了以下功能:1)控制风扇和灯光等家用设备2)告诉设备的状态3)讲述房子的天气状况(温度和湿度)4)需要时通过Gmail将房屋内部的快照发送给用户。5)发送通知的情况下 -*入侵者(也发送照片)* 火*客人(也发送照片)硬件组件: Arduino UNO&Genuino UNO× 1 一切ESP ESP8266 ESP-01× 1 联发科技实验室LinkIt Smart 7688 Duo× 1 DHT11温湿度传感器× 1 ControlEverything.com用于I2C的4通道继电器控制器× 1 红外障碍传感器× 1 相机× 1 跳线(通用)× 1 软件应用程序和在线服务: Ide web Arduino IDEDp图像工具包02 亚马逊Alexa Alexa技能套件亚马逊Alexa echosim.ioHackster ThingSpeak APIBackendlessPushingbox
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    语音识别控制系统

    一个简单的语音识别和控制系统,可以根据需求自行修改需要控制的外设和识别的词条及响应的提示音。这里的外设给是一个灯和一个马达。用了一个3W的喇叭作为播放音乐和播放提示音。单片机是用的N新塘N76E003。整个PCB分为两块:1、上板主要是语音识别部分。2、底板主要是语音播放、驱动电路、电源电路部分。底板的电源电路做了一个小设计,可以同时兼容USB供电和电池供电,两者不冲突,同时USB可以给电池充电,这里需要根据整个系统的电流大小确定二极管的大小。下面贴上电源部分的原理图:语音识别部分是直接用的模块,和底板之间是串口通信协议。此方案为语音控制系统Demo。简单实现了语音控制外设开启或关闭。语音控制音乐的播放。语音控制播放音量的大小。支持产品设计 方案定制更多优惠请关注小店:https://shop115663012.taobao.com/

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    【2017贸泽大赛】优胜奖作品:SIRI语音控制的台灯

    SIRI语音控制的台灯项目概述: 本项目利用Ti cc3220开发板作为联网台灯终端实现与苹果siri服务器的交互,能够接收从siri传输来的控制指令和本地检测数据向siri的传输。对siri说 ‘打开台灯’即可打开台灯,在ios‘家庭’应用中可以可控制和查看添加的‘台灯’和‘温湿度传感器’。实际上本项目就是一个homekit台灯,用较低的成本实现了一千多元的飞利浦homekit台灯的功能,且diy过程难度不大,任何感兴趣的朋友都可以效仿本贴实现了自己专属的苹果语音系统siri控制的台灯。 作品实物图: 视频演示:

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    点阵屏语音播报卡 原理图/PCB/程序

    STM32F407控制输出08 和12 接口点阵控制信号输出,语音播报,网络控制,支持RS485,RS232,RJ45;

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    语音控制家庭照明的设计(原理图+源程序+视频演示+bom表+...

    本设计实现功能:利用stm32和ld3320语音识别模块 实现: 语音控制流水灯,如从左向右闪烁或者点亮指定的灯。注释:1.购买的器件和模块的购买链接详见bom表;2.实现功能及操作详见视频演示。

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    ReSpeaker Core v2.0 -专为语音接口应用而...

    ReSpeaker Core v2.0 被设计为功能丰富的开发板。电路板由两个主要部分组成,第一部分是包含 CPU,内存 (RAM) 和 PMU 的中央核心模块。第二部分是包含如 eMMC,连接器和无线连接组件等外设的外部载板。可以通过 Seeed 的定制服务来定制其中一部分或两者。ReSpeaker Core v2.0特性: 具有高性能SoC的一体化解决方案1GB RAM & 4GB eMMC6 麦克风阵列USB OTG 可外接 USB 设备WiFi b/g/n 和 BLE 4.0检测范围 : 约 5 米Grove 接口3.5mm 音频插孔和 JST2.0 连接器8 通道 ADC,6 个用于麦克风阵列,2 个用于回采基于 Debian 的 Linux 系统C++ SDK 和 Python 封包用于语音算法的 SDK语音算法和功能 : 关键词唤醒BF (波束成形)DoA (波达方向定位技术)NS (噪声抑制)AEC (回声消除) 和 AGC (自动增益控制)Seeed 的 ReSpeaker Core v2.0 专为语音接口应用而设计。它基于四核 ARM Cortex A7 的 Rockchip RK3229,运行频率高达 1.5GHz,具有 1GB RAM。集成六个麦克风阵列,语音算法包括 DoA (波达方向定位技术),BF (波束成形),AEC (回声消除)等。ReSpeaker Core v2.0 运行 GNU/Linux 操作系统。得益于功能强大且活跃的社区,可以使用现有软件和工具进行开发,测试和部署,从而实现产品的快速开发。ReSpeaker Core v2.0 PCB截图:附件资料截图:

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    WM8960 Raspberry Pi双麦克风扩展板电路图 ...

    该Raspberry Pi双麦克风扩展板ReSpeaker 2-Mics Pi HAT,专为AI和语音应用设计。 这意味着您可以构建一个集成Amazon Amazona语音服务,Google助手等的功能更强大,更灵活的语音产品。该板是基于WM8960开发的低功耗立体声编解码器。 电路板两侧有两个麦克风采集声音,还提供3个APA102 RGB LED,1个用户按钮和2个板载Grove接口,用于扩展应用程序。 此外,3.5mm音频插孔或JST 2.0扬声器输出均可用于音频输出。特性: Raspberry Pi兼容(支持Raspberry Pi Zero和Zero W,Raspberry Pi B +,Raspberry Pi 2 B和Raspberry Pi 3 B)2个麦克风2个Grove接口1个自定义按钮3.5mm音频接口JST2.0音频输出接口硬件概述: 按钮:连接到GPIO17的用户自定义按钮MIC_L&MIC_R:左边右边各有一个麦克风RGB LED:3个APA102 RGB LED,连接到树莓派的SPI接口WM8960:低功耗立体声编解码器Raspberry Pi 40针头:支持Raspberry Pi Zero,Raspberry Pi 1 B +,Raspberry Pi 2 B和Raspberry Pi 3 BPOWER:用于为ReSpeaker 2-Mics Pi HAT供电的Micro USB端口,请在使用扬声器时为电路板供电,以提供足够的电流。I2C:Grove I2C端口,连接到I2C-1GPIO12:Grove数字端口,连接到GPIO12和GPIO13JST 2.0 SPEAKER OUT:用于连接扬声器,JST 2.0连接器3.5mm音频插孔:用于连接带3.5mm音频插头的耳机或扬声器附件资料截图:

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    适用于AI和语音应用的麦克风扩展板资料分享

    该麦克风扩展板ReSpeaker 4-Mic是基于AC108开发的,这是一款高度集成四通道ADC,具有用于高清晰度语音捕获,I2S / TDM输出,拾取3米半径的声音的语音设备。 此外,这款4-Mics版本提供了超酷LED环,其中包含12个APA102可编程LED。 就像Amazon Echo或 Google assist一样, 使用4个麦克风和LED环,Raspberry Pi具有VAD(语音活动检测),DOA(到达方向),KWS(关键字搜索),并通过LED环显示方向灯功能。该设计是一款适用于AI和语音应用的Raspberry Pi的四通道麦克风扩展板。 这意味着您可以借助它构建一个集成Amazon Alexa语音服务,Google助手等,功能更强大,更灵活的语音产品。硬件概览:特性: Raspberry Pi兼容(支持Raspberry Pi Zero和Zero W,Raspberry Pi B +,Raspberry Pi 2 B和Raspberry Pi 3 B)4个麦克风3米半径的语音捕捉2个Grove接口12个APA102板载指示灯软件算法:VAD(语音活动检测),DOA(到达方向)和KWS(关键词搜索)附件资料截图:

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