引言

在智能家居、工业控制等场景中，语音交互因其自然性和便捷性逐渐成为主流交互方式。然而，传统语音识别方案往往依赖云端服务，存在网络延迟、隐私泄露及离线不可用等问题。针对这一痛点，基于Arduino的离线语音识别方案凭借其低成本、低功耗和实时响应优势，成为开发者关注的焦点。本文将从硬件选型、软件配置到代码实现，系统阐述如何在Arduino平台上构建离线语音识别系统。

一、离线语音识别的技术原理与优势

离线语音识别的核心在于本地端完成语音信号的采集、特征提取和模式匹配，无需依赖网络传输。其技术流程可分为三步：

1. 语音信号采集：通过麦克风模块将声波转换为电信号。
2. 特征提取：采用MFCC（梅尔频率倒谱系数）或LPC（线性预测编码）算法，将语音信号转换为特征向量。
3. 模式匹配：基于预训练的声学模型和语言模型，通过动态时间规整（DTW）或深度神经网络（DNN）算法识别语音内容。

相比云端方案，离线语音识别具有三大优势：

• 实时性：无需网络传输，响应时间可控制在毫秒级。
• 隐私性：语音数据仅在本地处理，避免敏感信息泄露。
• 鲁棒性：不受网络波动影响，适用于偏远或无网络环境。

二、硬件选型与电路设计

1. 主控板选择

Arduino UNO/Mega是入门级开发的首选，其丰富的IO接口和开源生态可快速实现基础功能。若需更高性能，可选用ESP32（集成WiFi和蓝牙）或Teensy 4.1（Cortex-M7内核），后者支持更复杂的算法。

2. 麦克风模块

推荐使用MEMS麦克风（如MAX9814），其具备自动增益控制（AGC）和低噪声特性，可有效提升语音信号质量。电路设计需注意：

• 偏置电压：MEMS麦克风通常需要2.5V偏置电压，可通过分压电路实现。
• 抗干扰：在麦克风与主控板之间添加0.1μF电容，滤除高频噪声。

3. 存储扩展

离线语音识别需存储声学模型和词典文件，建议通过SD卡模块扩展存储空间。以Arduino UNO为例，连接SD卡模块的步骤如下：

1. 将SD卡模块的CS引脚接至UNO的D10，MOSI接D11，MISO接D12，SCK接D13。
2. 使用SPI库初始化SD卡：

   #include <SPI.h>
   #include <SD.h>
   void setup() {
   if (!SD.begin(10)) {
    Serial.println("SD卡初始化失败");
    return;
   }
   Serial.println("SD卡初始化成功");
   }

三、软件配置与算法实现

1. 开发环境搭建

• Arduino IDE：安装最新版本，并添加对应板卡的支持包（如ESP32需通过“板卡管理器”安装）。
• 库依赖：安装PDM（用于MEMS麦克风采样）、Eigen（矩阵运算）和Arduino_VoiceRecognition_V3（预训练模型库）。

2. 语音信号处理

（1）采样与预处理

使用PDM库采集语音信号，并通过汉明窗减少频谱泄漏：

#include <PDM.h>
#define SAMPLE_RATE 16000
#define BUFFER_SIZE 256
short buffer[BUFFER_SIZE];
void setup() {
  PDM.begin(1, SAMPLE_RATE); // 单声道，16kHz采样率
}
void loop() {
  int bytesRead = PDM.read(buffer, BUFFER_SIZE);
  // 应用汉明窗
  for (int i = 0; i < BUFFER_SIZE; i++) {
    float window = 0.54 - 0.46 * cos(2 * PI * i / (BUFFER_SIZE - 1));
    buffer[i] *= window;
  }
}

（2）特征提取（MFCC）

MFCC是语音识别的核心特征，其计算步骤如下：

1. 分帧：将语音信号分割为20-30ms的帧。
2. 加窗：应用汉明窗减少频谱泄漏。
3. 傅里叶变换：将时域信号转换为频域。
4. 梅尔滤波：通过三角形滤波器组提取梅尔频带能量。
5. 倒谱变换：对数运算后进行DCT变换，得到MFCC系数。

可通过librosa库（Python）生成MFCC系数，并保存为CSV文件供Arduino读取。

3. 模式匹配算法

（1）动态时间规整（DTW）

DTW适用于小词汇量识别，其核心是通过动态规划寻找最优路径：

float dtwDistance(float* ref, float* test, int refLen, int testLen) {
  float d[refLen + 1][testLen + 1];
  for (int i = 1; i <= refLen; i++) d[i][0] = INFINITY;
  for (int j = 1; j <= testLen; j++) d[0][j] = INFINITY;
  d[0][0] = 0;
  for (int i = 1; i <= refLen; i++) {
    for (int j = 1; j <= testLen; j++) {
      float cost = abs(ref[i - 1] - test[j - 1]);
      d[i][j] = cost + min(d[i - 1][j], min(d[i][j - 1], d[i - 1][j - 1]));
    }
  }
  return d[refLen][testLen];
}

（2）深度神经网络（DNN）

若需更高准确率，可部署轻量级DNN模型（如MobileNet）。通过TensorFlow Lite for Microcontrollers将模型转换为C++数组，并在Arduino上运行：

#include "tensorflow/lite/micro/micro_interpreter.h"
#include "model.h" // 预训练模型
const tflite::Model* model = tflite::GetModel(g_model);
tflite::MicroInterpreter interpreter(model, ops, micro_error_reporter);
interpreter.AllocateTensors();
// 输入MFCC特征
float* input = interpreter.input(0)->data.f;
// 运行推理
interpreter.Invoke();
// 获取输出
float* output = interpreter.output(0)->data.f;

四、优化与调试技巧

1. 降低功耗：通过睡眠模式减少待机电流，例如ESP32的esp_deep_sleep函数。
2. 噪声抑制：在麦克风前添加海绵套，或通过软件实现谱减法。
3. 模型压缩：使用量化技术（如8位整数量化）减少模型体积。
4. 实时性优化：通过环形缓冲区实现语音流式处理，避免内存溢出。

五、应用场景与扩展

1. 智能家居：通过语音控制灯光、空调等设备。
2. 工业控制：在噪声环境中实现语音指令下发。
3. 辅助设备：为视障人士设计语音导航系统。
4. 教育玩具：开发互动式语音学习工具。

六、总结与展望

基于Arduino的离线语音识别方案通过硬件选型、算法优化和软件配置，实现了低成本、高效率的语音交互。未来，随着边缘计算和AI芯片的发展，离线语音识别的准确率和实时性将进一步提升，为更多场景提供可靠支持。开发者可通过持续优化模型和硬件设计，探索更多创新应用。