基于STM32的语音垃圾识别系统的代码

基于STM32的语音垃圾识别系统是一个复杂的项目，它通常涉及到硬件部分（如STM32微控制器、麦克风阵列、信号处理模块）和软件部分（实时音频采集、特征提取、机器学习算法）。以下是简化的步骤和代码概述：

1. **硬件准备**：
- STM32开发板：作为主控，负责数据处理和通信。
- 音频输入设备：连接到STM32的ADC接口，用于采集声音信号。

2. **软件环境**：
- 使用Keil MDK等IDE配置STM32程序。
- 实现AFE4300（或其他适合的数字信号处理器）驱动，用于麦克风信号调理。

3. **音频采集**：

   void audio_sampling(void) {
       uint16_t sample;
       ADC_Read(&ADC, &sample); //从ADC读取样本值
       store_audio_sample(sample);
   }

4. **信号处理**：
- 对音频信号做预加重、滤波和窗口化等处理。

   float process_audio(float *buffer) {
       // ... 进行信号处理操作
       return processed_signal;
   }

5. **特征提取**：
- 使用Mel频率倒谱系数（MFCC）或其他语音特征算法。

   void extract_features(float signal[], feature_t *features) {
       mfcc(signal, features);
   }

6. **模型加载与预测**：
- 如果使用深度学习模型，可能需要预训练模型，比如利用TensorFlow Lite或Mbed-TLS在STM32上运行模型。

   int classify(const feature_t *features) {
       int prediction = model.predict(features);
       return prediction;
   }

7. **决策与反馈**：
- 根据模型预测结果判断是否为垃圾语音，并可能触发相应的行为（例如LED灯闪烁、蜂鸣器报警）。

请注意，这只是一个大概的流程描述，实际代码会更复杂，包括错误处理、中断管理以及可能的实时操作系统集成。此外，语音识别涉及的库文件、模型训练及优化都需要相应的专业知识。如果你对特定部分有疑问，可以提出更详细的问题。