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标签 - 嵌入式AI

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。

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。

分析对比2025年语音识别（ASR）与语音合成（TTS）技术趋势，涵盖Whisper、NaturalSpeech、VITS等模型的应用场景与部署策略，帮助开发者选择最合适的云端、边缘或嵌入式部署方案。

围绕 Edge AI 在 IoT 边缘设备上的技术实现方式与架构进行深入探讨，包括边缘AI集成到物联网设备中的技术架构、实现方法和实际考虑因素，强调效率、性能和实际应用。