Mục lục:
2025 Tác giả: John Day | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2025-01-13 06:58
MicroDot là một 'nút' Alexa sản xuất tại nhà được thiết kế để kết nối với LattePanda hoặc Raspberry Pi, có cài đặt Ứng dụng mẫu Alexa. Đây là một chiếc loa nhỏ có đèn LED và kích hoạt cảm ứng / giọng nói, lý tưởng để sử dụng trên máy tính để bàn hoặc trên ô tô.
* LattePanda cho dự án này được cung cấp bởi DFRobot
Bước 1: Tổng quan về hệ thống
LATTE PANDA
LattePanda là một máy tính Windows 10 nhỏ (có kích thước bằng Raspberry Pi) có tích hợp Arduino để giao tiếp với thế giới thực. Nó thực sự khá tiện lợi - và là một sự thay thế tốt cho Raspberry Pi - đặc biệt nếu bạn (như tôi) gặp vấn đề khi nắm bắt được Linux.
Tôi đã cài đặt Ứng dụng mẫu Alexa trên Panda và đã triển khai công cụ đánh thức của riêng mình dựa trên SDK nhận dạng giọng nói tích hợp sẵn của Windows.
MICRODOT
MicroDot bao gồm một bộ khuếch đại nhỏ và loa với một vỉ nướng cảm ứng và dãy đèn LED màu xanh / trắng. MicroDot ban đầu được thiết kế để đặt trên bảng điều khiển trong ô tô của tôi nhằm cung cấp giải pháp Alexa trong ô tô của tôi (để ghép nối với dự án trước đây của tôi - âm thanh nổi trên ô tô hỗ trợ Alexa). Ngoài tùy chọn đánh thức, tôi muốn kích hoạt bằng cách chạm vì Alexa sẽ khó nghe thấy lời đánh thức của tôi khi nhạc lớn! (Sau khi được kích hoạt, Panda sẽ gửi tín hiệu đến âm thanh nổi để giảm âm lượng trong khi Alexa đang nghe / nói).
RASPBERRY PI
Đối với những người thông thạo hơn về "Raspberry Pi", tôi đã mô tả ở cuối Tài liệu hướng dẫn này về cách giao diện MicroDot với Rapsberry Pi 3.
Bước 2: Mạch MicroDot
CÁC BỘ PHẬN
6 x 220R Điện trở SMD2 x 470R Điện trở SMD 1 x 10uF Tụ điện SMD 1 x TTP223 Mô-đun cảm biến cảm ứng (https://www.ebay.com/itm/192097635565)1 x PAM8403 Mô-đun khuếch đại 3W (https://www.ebay.com/ itm / 221895096190) Chiết áp ngón tay cái tuyến tính đơn 1 x 10K (https://www.ebay.com/itm/401105807680)1 x 50pF Tụ gốm3 x 3mm Đèn LED xanh lam 3 x 3mm Đèn LED trắng 1 x 1.7 inch 4ohm Loa 3W1 x Cáp mỏng màu đen từ Tai nghe cũ 1 x Cáp mở rộng USB 1m mỏng màu đen *
SỰ THI CÔNG
MicroDot PCB được chế tạo bằng phương pháp sắt trên mực trên bảng một mặt dày 0,8mm - ở độ dày này, nó có thể được cắt thô để tạo hình bằng kéo sắc và sau đó dễ dàng mài để tạo hình. Gắn tất cả các thành phần gắn kết bề mặt trước.
Một dây cần được kết nối với bề mặt cảm ứng của cảm biến, do đó, một khu vực nhỏ cần được cạo đi để hàn vào. Tôi nhận thấy rằng ở chế độ thô của nó, cảm biến quá nhạy - nó hoạt động tốt, nhưng một khi nó được gắn trong vỏ máy, nó thường bị kích hoạt sai do nó ở gần loa kim loại. Tôi nối đất cho loa kim loại - điều này đã giúp được phần nào, nhưng cuối cùng tôi phải tham khảo biểu dữ liệu.
Biểu dữ liệu TTP223 cho biết rằng bạn có thể điều chỉnh độ nhạy bằng cách đặt một tụ điện (0 đến 50pf) giữa cảm biến cảm ứng và mặt đất. Cảm biến hoạt động tốt với tụ điện 50pf. Bạn có thể thấy vị trí của nó trong hình ảnh của phần tiếp theo.
Hai loại cáp được sử dụng để kết nối MicroDot với Panda: - một cáp mỏng màu đen từ một cặp tai nghe cũ để kết nối âm thanh - một cáp USB mỏng được sử dụng để kết nối với GPIO (cảm biến cảm ứng / đèn LED). Bạn sẽ cần một cáp có 6 đầu nối riêng biệt (5 đầu nối bên trong + lá chắn). * Lưu ý rằng một số loại cáp USB giá rẻ không có chân cắm / tấm chắn nối đất riêng biệt hoặc hai loại này có thể được kết nối bên trong (hãy kiểm tra điều này trước khi cắt cáp của bạn bằng cách đảm bảo rằng có sự liên tục giữa các bộ phận kim loại bên ngoài của nam và nữ phích cắm và không có sự liên tục giữa chốt nối đất và các bộ phận kim loại bên ngoài).
Sử dụng các kết nối cáp USB: đỏ = + 5v, lá chắn = GND, đen = cảm biến cảm ứng, đèn LED trắng = trắng, đèn LED xanh lá cây = xanh lam. và giữ nguyên phích cắm và cắt một đoạn dài và một đoạn ngắn (ví dụ 200mm), và cắm hai đầu cáp lại với nhau. Bằng cách này, thiết bị có thể tháo rời. Chỉ cần đảm bảo rằng bạn không cắm bất kỳ thiết bị USB thực tế nào vào nó hoặc cắm nó vào một cổng USB thông thường!
Bước 3: Xây dựng MicroDot
CÁC BỘ PHẬN IN 3D
Có bốn phần được in 3D trong tệp zip đính kèm: 1. Vỏ chính của MicroDot - in PLA2 màu đen. Đế MicroDot - in PLA3 màu đen. Vòng đèn LED - được in bằng PLA trắng (trong hoặc mờ có thể tốt hơn để giúp khuếch tán ánh sáng đồng đều hơn) 4. Miếng đệm PCB - bất kỳ màu nào - kẹp giữa loa và PCB.
Bu lông và đai ốc M2 được sử dụng để vặn chân đế vào vỏ. Ba bu lông M2 cần được nung chảy vào các khe ở mặt trong của vỏ. Chúng khá nhỏ và bạn có thể cần phải '' hàn '' chúng tại chỗ bằng một số sợi bổ sung.
ĐÈN LED
Các đèn LED màu trắng và xanh lam được lắp xen kẽ theo dãy như trong hình. Các dây dẫn được uốn cong 90 độ so với đáy của đèn LED và các dây dẫn được nấu chảy vào vòng bằng một mỏ hàn nóng (lưu ý đến cực tính ở đây). Đáy của đèn LED được đặt xuống để chúng phẳng với bề mặt của vòng.
Các cực âm của đèn LED đều được kết nối với nhau bằng một vòng dây và chúng kết nối với chân cực thấp của tiêu đề. Các chân khác của tiêu đề phải có màu xanh lam / trắng thay thế cho từng đèn LED riêng lẻ
CỐ GẮNG NÓ CÙNG NHAU
Lò nướng được cắt từ một giá đỡ giấy để bàn (trong hình) với một sợi dây hàn vào một cạnh. Đầu tiên, cái này được lắp vào vỏ, sau đó là dãy đèn LED (cái này phải được lắp vào một góc như hình minh họa, với rãnh được căn chỉnh với một trong các trụ vít). Tiếp theo là loa (đặt một số băng mỏng xung quanh phía trên để cách nhiệt với mép của PCB). Sau đó, miếng đệm và PCB chỉ nằm trên cùng. Vặn phần đế vào để giữ tất cả lại với nhau.
Khi cắm cáp âm thanh vào LattePanda, tôi nhận thấy rằng mình cần sử dụng bộ lọc vòng nối đất âm thanh (https://www.ebay.com/itm/371801191297) để có được âm thanh tốt. Lưu ý rằng trong các bức ảnh, tôi sử dụng đầu ra âm thanh của bộ chuyển đổi video HDMI-VGA, nhưng bạn có thể sử dụng giắc cắm đầu ra âm thanh trên bo mạch.
Bạn cũng sẽ cần một micrô usb (https://www.ebay.com/itm/332148968227).
Bước 4: LattePanda
CÀI ĐẶT
Panda có các kiểu 2G / 32G và 4G / 64G, có hoặc không có Giấy phép Windows 10. Mô hình mà tôi đã sử dụng là phiên bản 2G / 32G với Giấy phép Windows 10:
Vui lòng xem tài liệu chính thức để thiết lập LattePanda của bạn (https://docs.lattepanda.com) Ở đây không có gì quá phức tạp, nhưng hãy lưu ý các hướng dẫn để cấp nguồn cho Panda của bạn (https://docs.lattepanda.com/ content / getStarted / powe…).
Mọi thứ dường như hoạt động lần đầu tiên đối với tôi (đó là một thay đổi tốt đẹp so với trải nghiệm Raspberry Pi của tôi).
Một điều quan trọng là bạn thực sự cần một số loại làm mát cho Panda. Tôi đã sử dụng một số tản nhiệt dính ở mặt trên và mặt dưới (mặt dưới đặc biệt nóng).
Sơ đồ này trình bày chi tiết các đầu vào và đầu ra của Arduino: https://docs.lattepanda.com/content/hardware/inputs… Chúng tôi sẽ sử dụng dãy 3 đầu nối chân ở phía bên trái để kết nối với MicroDot (D9, D10 và D11), cũng như giắc cắm đầu ra âm thanh.
Bước 5: LattePanda - Cài đặt ứng dụng mẫu Alexa
TẢI XUỐNG
Ứng dụng mẫu Alexa có sẵn tại đây:
github.com/alexa/alexa-avs-sample-app/
Nhấn nút Sao chép hoặc Tải xuống và tải xuống dưới dạng.zip
Tạo một thư mục trên ổ đĩa c C: / ALEXA và trích xuất nội dung của zip để thư mục nén được gọi là mẫu nằm trực tiếp trong thư mục ALEXA (tức là C: / ALEXA / samples \…)
CÀI ĐẶT
Hướng dẫn đầy đủ chính thức về cách cài đặt trên Windows có tại đây:
github.com/alexa/alexa-avs-sample-app/wiki…
Có khá nhiều bước và phải mất một chút thời gian, nhưng tôi thấy rằng với Windows, mọi thứ đều diễn ra suôn sẻ ngay từ lần đầu tiên.
Bạn sẽ cần một trình soạn thảo văn bản tốt để chỉnh sửa một số tệp cấu hình (Notepad không tốt vì các tệp có đuôi dòng kiểu Linux). Tôi đã sử dụng Notepad ++ có sẵn tại đây:
Một số lưu ý về hướng dẫn chính thức:
Phần 3 - Sự phụ thuộc
Panda của tôi là 64 bit, vì vậy tôi đã tải xuống tất cả các phiên bản 64 bit, nhưng nếu bạn đang cài đặt trên hệ thống 32 bit, bạn sẽ cần sử dụng phiên bản 32 bit. Lưu ý: không kết hợp các phiên bản 32 và 64 bit của các bộ phận phụ thuộc.
Liên kết hiển thị cho trình phát phương tiện VLC, sẽ đưa bạn đến phiên bản 32 bit. Để tải phiên bản 64 bit, hãy truy cập liên kết sau: https://www.videolan.org/vlc/download-windows.html và trên nút tải xuống, chọn mũi tên, sau đó chọn Trình cài đặt cho phiên bản 64 bit.
Đối với cài đặt JDK, tôi đã sử dụng phiên bản: jdk-8u144-windows-x64 Đối với nodejs tôi đã sử dụng: Windows Installer (.msi) 64 bit Đối với Maven: apache-maven-3.5.0-bin.zip Đối với OpenSSL tôi đã sử dụng: Win64 OpenSSL v1.1.0f
Phần 5 - Phương pháp xác thực
Chọn 5a - Máy chủ Nodejs. Nếu bạn gặp lỗi khi chạy lệnh npm, thì bạn cần thêm thư mục nodejs của mình vào biến môi trường đường dẫn (nó được giải thích trong hướng dẫn cách thực hiện việc này).
Phần 6 - Chạy ứng dụng mẫu
Khi chỉnh sửa tệp config.json, hãy đặt awWordAgentEnabled thành true, vì chúng tôi sẽ cài đặt một công cụ đánh thức tùy chỉnh trong phần tiếp theo (công cụ đánh thức có trong ứng dụng mẫu chỉ hoạt động với Linux).
Nếu bạn gặp lỗi khi chạy lệnh mvn, thì bạn cần thêm thư mục maven / bin vào biến môi trường đường dẫn của mình.
Khi bạn chạy ứng dụng, bạn sẽ nhận được GUI được hiển thị trong ảnh chụp màn hình. Khi bạn nhấp vào biểu tượng, bạn sẽ có thể nói chuyện với Alexa. Đây là ứng dụng Alexa cơ bản - nhưng chúng ta sẽ cần nhiều hơn thế!
Các bước tiếp theo sẽ là cài đặt công cụ đánh thức tùy chỉnh để bạn có thể chỉ cần nói "Alexa" để kích hoạt và cũng có tùy chọn sử dụng cảm biến cảm ứng thông qua đầu vào Arduino. Chúng tôi cũng cần làm cho ứng dụng tự động chạy khi khởi động và bật sáng một số đèn LED khi Alexa đang nghe và nói.
Bước 6: LattePanda - Cài đặt Công cụ WakeWord Tùy chỉnh
ĐỘNG CƠ WAKEWORD
Công cụ WakeWord cho phép Alexa được đánh thức bằng lời nói (thường là '' Alexa ), thay vì phải nhấp vào nút. Ứng dụng mẫu có hai tùy chọn cho công cụ WakeWord: Công cụ đánh thức cảm giác hoặc KITT. AI. Tuy nhiên, việc triển khai các công cụ này trong ứng dụng mẫu chỉ hoạt động với Linux. Cả hai công cụ này cũng phải tuân theo các yêu cầu cấp phép nhất định.
Ở đây tôi sẽ triển khai một công cụ đánh thức tùy chỉnh dựa trên SDK nhận dạng giọng nói của riêng Windows 10. Vì vậy, điều này cũng không có bất kỳ yêu cầu giấy phép bổ sung nào.
CÀI ĐẶT CÁC PHỤ LỤC
Microsoft Speech Platform - Runtime (Phiên bản 11) https://www.microsoft.com/en-gb/download/details.a…x86_SpeechPlatformRuntime\SpeechPlatformRuntime.msi (32 bit) hoặc x64_SpeechPlatformRuntime / SpeechPlatformRuntime.msi (64 bit)
Nền tảng giọng nói của Microsoft - Ngôn ngữ thời gian chạy (Phiên bản 11)
Công cụ WakeWord tùy chỉnh của tôi được viết bằng C # trong Visual Studio 2017. Tôi đã cung cấp tệp thực thi cuối cùng ở đây và cũng là mã nguồn. Nếu bạn muốn tự biên dịch nó, thì bạn cũng sẽ cần cái này:
Microsoft Speech Platform - Bộ phát triển phần mềm (SDK) (Phiên bản 11) https://www.microsoft.com/en-gb/download/details….|x86_MicrosoftSpeechPlatformSDK\MicrosoftSpeechPlatformSDK.msi (32 bit) hoặc x64_MicrosoftSpeechPlatformSDK / MicrosoftSpeechPlatformSDK.msi (64 bit)
Đặt WakeWordPanda.exe (và alexa_run.bat) vào thư mục ALEXA. Chương trình này thực hiện các tác vụ sau: - Nghe từ đánh thức '' Alexa - Theo dõi cảm biến đầu vào cảm ứng - Điều khiển đèn LED XANH VÀ TRẮNG
Lưu ý rằng tôi đã phát triển tính năng này trên một máy tính Windows 10 khác để không phải cài đặt Visual Studio trên LattePanda, vì tôi không muốn sử dụng hết Gigabyte. Tôi đã kết nối Arduino Uno được cài đặt với StandardFirmata (https://www.lattepanda.com/docs/#SetuptheArduino) với máy tính phát triển để tôi cũng có thể phát triển với các đầu vào / đầu ra Arduino. Mã nguồn Visual Studio cũng được đính kèm nếu bạn muốn sửa đổi và / hoặc tự biên dịch mã này.
SỬA ĐỔI KHÁCH HÀNG JAVA
Máy khách Java cần thêm một vài dòng bổ sung vào mã. Điều này là để cho phép đèn LED hoạt động chính xác:
Khi Alexa đang lắng nghe, một tín hiệu PAUSE_WAKE_WORD_ENGINE được gửi đến công cụ WakeWord. Tôi đã sử dụng tín hiệu này để biết khi nào bật BLUE (đèn LED lắng nghe Alexa). Khi nhận được tín hiệu RESUME_WAKE_WORD_ENGINE, đèn LED Xanh lam sẽ tắt và TRẮNG (đèn LED nói Alexa) sẽ bật. Mã bổ sung sẽ gửi một tín hiệu RESUME_WAKE_WORD_ENGINE khác khi Alexa ngừng nói - để công cụ WakeWord biết khi nào tắt đèn LED Trắng.
Điều hướng đến: C: / ALEXA / samples / javaclient / src / main / java / com / amazon / alexa / avs và mở AVSController.java trong trình soạn thảo văn bản của bạn. Sao chép mã từ tệp Extra_Code.txt đính kèm. Nó cần được chèn vào hai nơi:
1. Trong hàm public void onAlexaSpeechFinishing () ngay sau câu lệnh: dependDirectiveThread.unblock ();
2. Trong hàm private void handleAudioPlayerDirective (Chỉ thị chỉ thị) ngay trước câu lệnh: player.handleStop ();
Tôi cũng đã định hướng lại tín hiệu XÁC NHẬN để công cụ WakeWord biết liệu Alexa đã phản hồi hay chưa. Điều này là để hủy bỏ thời gian chờ 5 giây sẽ xảy ra nếu không có phản hồi. Sao chép mã từ Extra_Code2.txt và chèn nó vào một nơi:
1. Trong functionpublic void onAlexaSpeechStarted () ngay sau câu lệnh dependDirectiveThread.block ();
Bây giờ bạn cần phải biên dịch lại Java Client. Mở dấu nhắc lệnh và điều hướng đến C: / ALEXA / samples / javaclient Nhập: mvn install để biên dịch lại.
Nếu bạn khởi động ứng dụng Companion Service và Java Alexa như trước, sau đó nhấp đúp vào WakeWordPanda.exe, đợi nó kết nối và sau đó bạn có thể kích hoạt Alexa bằng cách nói "Alexa".
MICRODOT
Nếu bạn kết nối cáp 'USB' của MicroDot với LattePanda như được hiển thị trong sơ đồ và cắm cáp âm thanh, bây giờ nó sẽ hoạt động đầy đủ. Nói lời đánh thức hoặc chạm vào vỉ nướng sẽ kích hoạt Alexa và đèn LED màu xanh lam sẽ bật sáng. Đèn LED màu trắng sẽ bật sáng khi Alexa phản hồi.
CÀI ĐẶT TỰ ĐỘNG CHẠY
Thay vì nhập tất cả các lệnh theo cách thủ công để khởi động mọi thứ, bạn có thể sử dụng tập lệnh alexa_run.bat. Thao tác này sẽ đợi kết nối internet và sau đó gọi các mô-đun riêng biệt (dịch vụ đồng hành, ứng dụng khách java, công cụ đánh thức).
Bước cuối cùng là làm cho mọi thứ chạy tự động khi khởi động:
1. Nhấp chuột phải vào auto-run.bat và chọn tạo lối tắt. Nhấn ctrl + R và gõ shell: startup. Thao tác này sẽ mở thư mục khởi động. Kéo phím tắt bạn đã tạo vào thư mục khởi động.
Alexa bây giờ sẽ tự động chạy khi khởi động (mất 30 giây hoặc lâu hơn để khởi động sau khi khởi động).
Bước 7: MicroDot cho Raspberry Pi
(Nếu bạn muốn sử dụng Raspberry Pi 3 thay vì LattePanda).
TẢI XUỐNG
Tải xuống Ứng dụng mẫu Alexa từ đây:
Nhấn nút Sao chép hoặc Tải xuống và tải xuống dưới dạng.zip. Giải nén để thư mục alexa-ava-sample-app nằm trên Màn hình nền.
CÀI ĐẶT
Làm theo hướng dẫn đầy đủ chính thức tại đây (lưu ý: thiết lập để thư mục alexa-ava-sample-app trên Máy tính để bàn):
github.com/alexa/alexa-avs-sample-app/wiki…
Có rất nhiều hướng dẫn để thực hiện việc này với Raspberry Pi trên interne. Tôi đã cài đặt ứng dụng này một vài lần trên Raspberry Pi và không lần nào nó diễn ra suôn sẻ như cài đặt trên WIndows 10 (không có gì ngạc nhiên - lần nào cũng có Linux). Các vấn đề chính mà tôi gặp phải là:
1. Bắt âm thanh và micrô hoạt động bình thường. Xem tại đây https://github.com/alexa-pi/AlexaPi/wiki/Audio-set… nếu bạn cũng gặp những vấn đề này.
2. Các vấn đề với phiên bản JDK. Xem 4.3 trong hướng dẫn chính thức và ghi chú trong tệp pom.xml nói về việc ghi đè phiên bản khi thực thi lệnh mvn executive: execute (tức là tôi đã phải thêm công tắc này -Dalpn-boot.version = 8.1.6.v20151105). Lưu ý rằng lệnh này được bao gồm trong tập lệnh khởi động của tôi (alexa_startup.sh).
3. Bắt công cụ đánh thức Sensory hoạt động (https://github.com/Sensory/alexa-rpi)
Khi bạn có thể chạy tất cả bằng các lệnh thủ công như được nêu trong hướng dẫn, hãy tiến hành cài đặt MicroDot.
KẾT NỐI MICRODOT
Bạn không thể gắn trực tiếp MicroDot vào GPIO vì nó sẽ hút quá nhiều dòng điện. Bạn sẽ cần: 2 bóng bán dẫn 2N3904 để điều khiển điện trở của đèn LED, 1x2K2 và 1x3K3 để giảm điện áp từ cảm biến xuống 3,3V (MicroDot sẽ được cấp nguồn từ nguồn 5V). Tham khảo sơ đồ đính kèm. Bạn có thể muốn tạo một PCB cho việc này, nhưng tôi vừa gắn các thành phần này vào mặt sau của phích cắm 8 chân cái.
ĐỘNG CƠ CUSTOM WAKE (CẢM ỨNG)
Giải nén nội dung của thư mục zip đính kèm vào thư mục alexa-avs-sample-app. Có hai tệp: aw.py - một tập lệnh python là công cụ đánh thức (chạm) tùy chỉnh cho MicroDot alexa_autostart.sh - một tập lệnh để chạy mọi thứ. Nhấp chuột phải vào thuộc tính này và chọn thực thi: bất kỳ ai trên tab quyền.
Bạn sẽ cần cài đặt python để chạy công cụ đánh thức. Bạn cũng sẽ cần thư viện GPIO (https://makezine.com/projects/tutorial-raspberry-p…) Các thư viện này đã được cài đặt trong phiên bản Raspbian mới nhất.
Để chạy mọi thứ, hãy nhập vào terminal: cd / home / pi / Desktop / alexa-avs-sample-appsudo./alexa_startup.sh
THIẾT LẬP AUTORUN
Để thiết lập Alexa tự động chạy khi khởi động, hãy mở một thiết bị đầu cuối và nhập:
cd /home/pi/.config/lxsession/LXDE-pisudo nano tự động khởi động
và thêm dòng và lưu:
@ / home / pi / Desktop / alexa-avs-sample-app / alexa_autostart.sh
Khởi động lại và ứng dụng Alexa sẽ tự động chạy.