ST推出的適用于 AWS IoT 參考設(shè)計(jì)的合格 Alexa 語(yǔ)音服務(wù)。其單芯片方法使其成為嵌入式系統(tǒng)上自然語(yǔ)言應(yīng)用的經(jīng)濟(jì)高效且高度集成的平臺(tái)。ST的板子使用簡(jiǎn)單的PCB和STM32H743。它還包括兩個(gè)MP23DB01HP MEMS 麥克風(fēng)、Wi-Fi 模塊、音頻放大器和揚(yáng)聲器。因此，該平臺(tái)通過為希望構(gòu)建智能產(chǎn)品的工程師解決復(fù)雜的電子挑戰(zhàn)，解決了巨大的硬件障礙。由于亞馬遜資格還延伸到軟件堆棧，團(tuán)隊(duì)知道選擇 ST 參考設(shè)計(jì)還意味著受益于功能和協(xié)議實(shí)施，這將使他們能夠更快地將最終產(chǎn)品推向市場(chǎng)。

為你做艱苦的工作

簡(jiǎn)而言之，ST 參考設(shè)計(jì)是一款滿足亞馬遜嚴(yán)格要求的遠(yuǎn)場(chǎng)設(shè)備。例如，系統(tǒng)必須識(shí)別和處理不同環(huán)境噪聲級(jí)別的用戶語(yǔ)音。同樣，距離也是一個(gè)關(guān)鍵因素。因此，即使在 3 到 4 米或最遠(yuǎn) 13 英尺的范圍內(nèi)與產(chǎn)品交談時(shí)，該產(chǎn)品也必須工作。我們還必須滿足低誤拒絕率或誤報(bào)率和誤報(bào)率或誤報(bào)率的問題。過于精確的系統(tǒng)會(huì)出現(xiàn)過多的誤報(bào)，而過于寬松的設(shè)置則會(huì)導(dǎo)致過多的誤報(bào)。因此，ST 獲得亞馬遜資格這一事實(shí)意味著我們解決了這些重大挑戰(zhàn)，甚至更多，因此我們的客戶不必面對(duì)這些挑戰(zhàn)。因此，讓我們看看工程師們?nèi)绻麌L試從頭開始構(gòu)建這樣的系統(tǒng)可能會(huì)面臨哪些困難。

Alexa 語(yǔ)音服務(wù)：硬件挑戰(zhàn)，從 MCU、Wi-Fi 到麥克風(fēng)

當(dāng) MCU、內(nèi)存和無線堆棧都為您工作時(shí)

STM32H743充足的計(jì)算吞吐量和廣泛的存儲(chǔ)能力意味著開發(fā)人員可以運(yùn)行音頻前端處理、本地 Alexa 喚醒詞檢測(cè)、完整的連接堆棧和音頻播放層，而無需外部存儲(chǔ)器或分立 DSP。PCB也更直接，整個(gè)材料清單更具成本效益。我們還有一個(gè)團(tuán)隊(duì)可以重復(fù)使用的 Wi-Fi 模塊，但我們知道公司可能會(huì)選擇他們內(nèi)部認(rèn)可的組件。因此，為了使我們的平臺(tái)盡可能靈活，我們?cè)谂月纺Ｊ较率褂昧宋覀兊?Wi-Fi 模塊。 因此，大多數(shù)管理無線交互的軟件都在 STM32 上。工程師因此可以輕松切換 Wi-Fi 設(shè)備，使用不同的驅(qū)動(dòng)程序，并期望快速獲得亞馬遜認(rèn)證。

模塊化方法中的小尺寸

內(nèi)置 Alexa 語(yǔ)音服務(wù)的小型智能家居設(shè)備幾乎可以安裝在任何智能嵌入式產(chǎn)品中，例如家電。問題是準(zhǔn)確捕捉聲音變得更加困難。事實(shí)上，當(dāng)麥克風(fēng)彼此非常靠近時(shí)，信號(hào)處理變得更具挑戰(zhàn)性。盡管麥克風(fēng)之間的空間只有 36 毫米，但我們獲得了亞馬遜認(rèn)證，這意味著團(tuán)隊(duì)可以享受小尺寸并從我們?yōu)榭朔@一挑戰(zhàn)而提出的解決方案中受益。設(shè)計(jì)人員可以將兩個(gè)僅相距 25 毫米的麥克風(fēng)放在一起，并且仍然可以從我們的音頻前端享受相同的性能。

ST 還了解到，一些團(tuán)隊(duì)可能只是想重復(fù)使用他們已經(jīng)創(chuàng)建的音頻捕獲硬件。為了實(shí)用，參考設(shè)計(jì)也必須是模塊化的，這樣設(shè)計(jì)人員才能選擇最適合他們的東西。因此，我們將麥克風(fēng)和音頻編解碼器FDA903D放在單獨(dú)的板上。只對(duì)使用我們的 STM32 和軟件實(shí)現(xiàn)感興趣的工程師可以拿起主板，將其余部分留給他們自己創(chuàng)造。該參考設(shè)計(jì)還包括一個(gè)帶有 USB 端口的擴(kuò)展板，用于更方便的編程和調(diào)試操作。

Alexa 語(yǔ)音服務(wù)：從音頻處理到聲學(xué)考慮的軟件挑戰(zhàn)

音頻處理和喚醒詞

參考設(shè)計(jì)的軟件堆棧首先用于實(shí)施適用于 AWS IoT 協(xié)議的 Alexa 語(yǔ)音服務(wù)。它確?？蛻艨焖龠B接到亞馬遜的服務(wù)器。但是，在將信號(hào)從麥克風(fēng)發(fā)送到云端之前，平臺(tái)必須首先捕獲并清理音頻。為了提高系統(tǒng)的準(zhǔn)確性，我們提供了降噪、回聲消除和波束形成算法，以便系統(tǒng)能夠充分識(shí)別用戶的聲音，即使環(huán)境噪聲很大或?qū)ο蠛苓h(yuǎn)。

該參考設(shè)計(jì)還包括 Alexa 喚醒詞檢測(cè)功能，該功能在 STM32 MCU 上運(yùn)行并獲得評(píng)估許可，生產(chǎn)許可可從亞馬遜獲得。此外，意法半導(dǎo)體正在許可在 STM32 MCU 上運(yùn)行的完整軟件參考設(shè)計(jì)。因此，開發(fā)能夠在用戶呼喚“Alexa”時(shí)喚醒系統(tǒng)的應(yīng)用程序相對(duì)簡(jiǎn)單。開始他們的第一個(gè)項(xiàng)目的工程師擁有開發(fā)原型和快速交付產(chǎn)品所需的一切。

并不適合所有人

盡管我們?cè)趨⒖荚O(shè)計(jì)中提供了所有工具和解決方案，但我們了解設(shè)計(jì)具有 Alexa 功能的基于云的平臺(tái)仍然很復(fù)雜。即使工程師按原樣使用我們的設(shè)計(jì)，仍然存在重大的聲學(xué)障礙，例如在設(shè)備或智能家居產(chǎn)品中放置麥克風(fēng)以及調(diào)整揚(yáng)聲器以確保它不會(huì)干擾麥克風(fēng)。正是出于這個(gè)確切的原因，我們決定將我們的參考設(shè)計(jì)僅限于 OEM。我們?cè)诖舜_保我們可以為他們提供所需的支持，以更快地將他們的產(chǎn)品推向消費(fèi)者。因此，ST 可以幫助他們完成最終的聲學(xué)效果，從而改變世界。

審核編輯：郭婷