esp32 通过adc录音

ESP32是一款低功耗、高性能的Wi-Fi和蓝牙双模芯片，它集成了许多硬件模块，包括ADC模块，可以用于音频信号的采集。因此，可以使用ESP32的ADC模块进行音频信号的采集，然后通过FFT将其转换为频域信号进行处理，实现音频频谱分析等功能。而引用中提到的esp32_audio_spectrum存储库就是一个使用ESP32的ADC模块进行音频采集并进行FFT处理的指南。

另外，引用中还提到了WAVRecorder Arduino库，该库可以使用ESP32的内置麦克风进行语音录制，并且支持立体声录制。但需要注意的是，ESP8266只有一个ADC输入，因此无法实现立体声录制。

相关问题

esp32 通过inmp441采集 sd卡创建wav

ESP32是一款基于Wi-Fi和蓝牙的低功耗系统单片机，常用于物联网项目。MIMX441是一款音频编解码器模块，可以处理数字音频信号，并支持将数据存储到SD卡上。要使用ESP32通过MIMX441采集音频并转换为WAV文件，你需要进行以下几个步骤：

1. **硬件连接**：
- 将MIMX441连接至ESP32的模拟输入口，通常是ADC（Analog-to-Digital Converter）。
- 连接SD卡，并确保它能被ESP32的SPI接口识别。

2. **软件配置**：
- 使用MicroPython或Arduino等开发环境编写代码，导入必要的库如`micropython-esp32-sd`（用于操作SD卡）和`audioio`（处理音频流）。
- 配置MIMX441的初始化，设置采样率、位深度等参数。

3. **录音过程**：
- 创建一个循环，持续读取MIMX441的音频数据。
- 将音频数据存储到SD卡上的文件中，比如使用`microfile`库写入WAV文件格式。

import machine
from audioio import AudioOut
from sdcard import SDCard
from wavio import write

# 初始化ADC和AudioOut
adc = machine.ADC(machine.Pin(0)) # 假设ADC从GPIO0获取音频
audio_out = AudioOut(-1) # 默认外放

# 初始化SD卡
spi = machine.SPI(sck=machine.Pin(5), mosi=machine.Pin(18), miso=machine.Pin(19))
sd = SDCard(spi, machine.Pin(4)) # GPIO4作为CS
vfs = storage.VfsFat(sd)
os.mount(vfs, '/sd')

# 模拟WAV文件设置
wave_file = "/sd/audio.wav"
sample_rate = 44100 # MIMX441默认采样率
bits_per_sample = 16

# 开始录音
with open(wave_file, "wb") as f:
    writer = write(f, sample_rate=sample_rate, bits_per_sample=bits_per_sample)

    while True:
        data = adc.read()
        # 转换为合适的格式并写入WAV文件
        # 此处假设data已经按需处理成WAV格式的数据
        writer.write(data)
        audio_out.play(data)  # 实时播放

注意：上述代码示例并不完整，实际过程中需要对音频数据进行适当的处理和编码才能写入WAV文件。此外，对于长时间录音，你可能需要考虑保存策略和内存管理。

STM32F103RCT6语音识别代码

STM32F103RCT6是一款基于ARM Cortex-M3内核的微控制器，通常用于嵌入式系统，包括一些智能设备和物联网应用。对于语音识别功能，它本身并不内置完整的语音识别模块，而是需要配合外部硬件如MEMS麦克风、ADC以及专用的语音识别芯片，或者通过软件库如ESP-RISC-V的micropython中的speech_recognition库来实现。

基本步骤会包括以下几个部分：

1. **硬件连接**：连接麦克风或其他录音输入设备到STM32的模拟输入口，例如PA8或者A1。

2. **音频采集**：使用STM32的ADC模块对麦克风信号进行采样，然后将数据存储在内存或发送给处理单元。

3. **预处理**：对音频数据进行滤波、降噪、特征提取等操作，以便于后续的语音识别算法。

4. **语音识别库**：可以使用开源库如pocketsphinx、Kaldi或Google的Speech-to-Text API，这些库通常运行在外部如Linux或RTOS上，然后通过网络通信传送给STM32处理结果。

5. **控制与反馈**：根据识别的结果执行相应的命令，比如控制LED灯、LCD显示信息，或者驱动其他外设。