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从语音唤醒到边缘智能：ESP32-S3 + TensorFlow Lite Micro 的技术潜力

从语音唤醒到边缘智能：ESP32-S3 + TensorFlow Lite Micro 的技术潜力

在语音芯片成熟的今天，为什么越来越多开发者选择在 ESP32-S3 上运行 TensorFlow Lite Micro？本文深入解析本地语音唤醒原理、模型部署方法及其在智能家居、可穿戴与工业监测中的应用价值，探索 MCU 级 AI 感知的未来方向。

人工智能与算法, 行业知识 , 2025年10月20日 , ESP32-S3, MCU模型部署, TensorFlow, 嵌入式AI, 手势识别, 本地AI推理, 环境声音识别, 语音唤醒, 边缘智能

将 MediaPipe 手势识别迁移到 RKNN：从 .task 到 RK3566 实战

将 MediaPipe 手势识别迁移到 RKNN：从 .task 到 RK3566 实战

手把手教你将 MediaPipe 手势识别 .task 拆分为四个 TFLite，并用 RKNN Toolkit2 转换与量化，部署到 Rockchip RK3566 NPU；覆盖常见报错修复、推理管线与实时示例，快速实现低功耗高性能的边缘 AI 手势识别。

行业知识, 边缘计算与协议 , 2025年9月2日 , MediaPipe, RK3566, RKNN, Rockchip, 关键点检测, 嵌入式AI, 手势识别, 模型量化, 计算机视觉, 边缘AI

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