ESP-SR-Model-Tool

一个用于ESP32系列芯片的语音识别模型管理工具，帮助开发者轻松配置、生成和烧写唤醒词模型。 English | 中文

ESP-SR-Model-Tool 是一个易于使用的ESP32语音识别模型配置工具，可以帮助您快速选择、生成和烧写各种唤醒词模型到您的ESP32设备。无需手动配置复杂的参数，只需几个简单的步骤即可完成唤醒词的部署。

✨ 功能特点

• 📋 直观的交互式界面 - 通过命令行交互轻松选择唤醒词和配置
• 🔊 丰富的唤醒词支持 - 支持WakeNet9和WakeNet9s中所有官方唤醒词
• 📊 分组分类展示 - 按中文、英文等类别分组展示唤醒词，便于选择
• 🔍 智能分区表解析 - 自动扫描并解析项目中的分区表获取正确地址
• 📝 动态生成配置 - 自动生成sdkconfig配置文件
• 📈 实时进度显示 - 烧写过程中以动画进度条形式展示进度
• 🔌 多平台支持 - 兼容Windows、Linux和macOS系统
• 🌐 语音识别支持 - 可选配置语音识别模型(MultiNet)
• 🔄 TTS数据烧写 - 支持烧写TTS语音合成数据

🛠️ 安装与依赖

在使用此工具前，请确保安装所需的Python依赖：

# 克隆仓库
git clone https://github.com/yourusername/esp-sr-model-tool.git
cd esp-sr-model-tool

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

您还需要：

1. 已安装ESP-IDF或Arduino ESP32开发环境
2. ESP-SR库（需放置在wake-word-tool/esp-sr目录）
3. 已安装esptool工具（pip install esptool）

🚀 使用方法

1. 确保您的ESP32已通过USB连接到电脑
2. 运行以下命令启动工具：

python main.py

3. 按照交互式界面提示操作：
   • 选择唤醒词类别（WakeNet9或WakeNet9s）
   • 选择具体的唤醒词
   • 选择语音识别模型（可选）
   • 选择分区表文件
   • 选择串口设备
   • 等待模型生成和烧写完成

⚠️ 注意

当你用PlatfromIO开发 可使用platform: platform-espressif32.zip 本压缩包已经修复其中的唤醒词硬编码（hiesp） // 不改变则不会替换唤醒词模型，MN...模型同理

platformio.ini 文件参考

[env:slef-esp32-s3]
platform = <xxxx/platform-espressif32.zip>
board = esp32-s3-devkitc-1
framework = arduino
; lib_ldf_mode = deep+
monitor_speed = 115200
# 此处为含有model分区的分区表文件
board_build.arduino.partitions = esp-sr.csv
board_build.f_cpu = 240000000L
board_build.arduino.memory_type = qio_opi
board_upload.flash_size = 16MB
build_flags =
 -DBOARD_HAS_PSRAM
 -DCONFIG_USE_WAKENET

🖼️ 使用效果

请确保您的ESP32设备已烧写了最新固件，并连接到电脑上。

🖼️ 若你也是基于Arduino进行ESP-SR的开发

可参考Xu Jiwei：https://xujiwei.com/blog/2025/04/esp32-arduino-esp-sr-tts 的博客文章，也感谢作者的分享。

命令行参数使用

高级用户可以通过命令行参数直接指定配置，无需交互式选择：

python main.py -c xiaoaitongxue.sdkconfig -p COM3 -b 2000000 -t -y

可用的命令行参数：

参数	说明
-c, --config	指定唤醒词配置文件路径 (.sdkconfig)
-p, --port	指定串口设备 (如 COM3 或 /dev/ttyUSB0)
-b, --baud	指定波特率 (默认: 2000000)
-t, --tts	同时烧写TTS语音数据
-y, --yes	自动确认所有操作，无需用户确认
-a, --address	直接指定模型烧写地址 (例如 0x710000)

例如，要自动烧写"小爱同学"唤醒词并同时烧写TTS数据：

python main.py -c xiaoaitongxue.sdkconfig -p COM3 -t -y

📋 支持的唤醒词

工具支持所有ESP官方提供的唤醒词，包括：

中文唤醒词：

• 你好小智、你好小鑫、小爱同学
• 小美同学、喵喵同学、小龙小龙
• 小宇同学、小明同学、小康同学
• 小滨小滨、小鸭小鸭、璃奈板
• 小酥肉、小箭小箭、小特小特
• 及更多...

英文/Hi系列唤醒词：

• Hi ESP、Hi 乐鑫、Hi Jason
• Hi M Five、Hi 瓦力、Hi 小星
• Hi 喵喵、Hi 莉莉、Hi 泰力
• Hi 小巫、及更多...

其他唤醒词：

• Alexa、Jarvis、Computer
• Hey Willow、Sophia、Mycroft
• Hey Printer、Hi Joy、Hey Wanda
• Astrolabe、及更多...

📄 分区表配置

工具会自动查找项目目录中的分区表文件，并解析出正确的模型和语音数据烧写地址。典型的分区表条目示例：

# Name, Type, SubType, Offset, Size
nvs,data,nvs,0x9000,0x6000
phy_init,data,phy,0xf000,0x1000
factory,app,factory,0x10000,1M
model,data,spiffs,0x710000,0x5E0000
voice_data,data,fat,0xCF0000,0x300000

工具将自动使用model分区的偏移量（0x710000）作为烧写地址。

如果无法找到分区表或分区表中没有model分区，工具将使用默认地址（0x710000）。

❓ 常见问题解答

1. 如何获取ESP-SR库？

   • 可以从乐鑫官方GitHub下载：esp-sr
   • 也可以使用本项目提供的ESP-SR压缩包

2. 找不到唤醒词配置文件？

   • 新版工具会自动生成配置文件，无需手动创建
   • 如需使用现有配置，确保文件后缀为.sdkconfig
   • 检查配置文件中是否包含正确的唤醒词配置项

3. 遇到文件编码错误？

   • 工具支持多种编码格式 (UTF-8, GBK, GB2312, Latin1, CP1252)
   • 如有问题，使用记事本打开sdkconfig文件，另存为UTF-8编码

4. 找不到COM端口？

   • 检查设备连接是否正常
   • 确认驱动是否正确安装
   • 使用-p参数手动指定端口

5. 模型生成失败？

   • 确认esp-sr目录结构是否正确
   • 检查esp-sr/model目录中是否包含movemodel.py脚本

6. 烧写失败？

   • 尝试降低波特率 (-b 115200)
   • 有些ESP32需要手动进入下载模式（按住BOOT按钮后按RST）
   • 检查驱动是否正确安装

🤝 贡献

欢迎贡献代码、报告问题或提出改进建议！请遵循以下步骤：

1. Fork 本仓库
2. 创建您的特性分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 提交您的更改 (git commit -m 'Add some amazing feature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/amazing-feature)
5. 开启一个 Pull Request

🙏 鸣谢

• Xu Jiwei的博客 - 复刻小智AI，ESP32-S3搭建Arduino+ESP-SR+ESP-TTS开发环境踩坑记录

📜 许可证

本项目采用 Apache License 许可证 - 详情请参阅 LICENSE 文件