Search Code

মেকারফ্যাবস মা-টাচ ESP32-S3 ২.৮" ক্যামেরা ESP32-S3-এ একটি AI ভয়েস অ্যাসিস্ট্যান্ট তৈরি করুন (Azure + DeepSeek)

মেকারফ্যাবস মা-টাচ ESP32-S3 ২.৮" ক্যামেরা ESP32-S3-এ একটি AI ভয়েস অ্যাসিস্ট্যান্ট তৈরি করুন (Azure + DeepSeek)

একটি বোতাম চেপে ধরে প্রশ্ন করুন, আর বোর্ড জোরে জোরে উত্তর দেবে

একটি ছোট বোর্ডে সম্পূর্ণ ভয়েস সহকারী। SPEAK বোতামটি চেপে ধরে একটি প্রশ্ন করুন। বোর্ডটি উভয় মাইক্রোফোন দিয়ে আপনাকে রেকর্ড করে, অডিওটি Microsoft Azure-এ পাঠায় টেক্সটে রূপান্তর করার জন্য, সেই টেক্সটটি DeepSeek-এ পাঠায় চিন্তা করার জন্য, উত্তরটি আবার Azure-এ পাঠায় বক্তৃতায় রূপান্তর করার জন্য, এবং এটি নিজের স্পিকারের মাধ্যমে বাজায়। পুরো কথোপকথনটি স্ক্রিনে চ্যাট বুদবুদ হিসেবে দেখা যায়।

Talking AI Voice Assistant running on the MaTouch AI ESP32-S3 board MaTouch AI ESP32-S3 বোর্ডে চলমান টকিং AI ভয়েস সহকারী

আপনি বোতাম চাপার মুহূর্ত থেকে কী ঘটে

এখানে একটি প্রশ্নের পুরো যাত্রা, ধাপে ধাপে। এটি একবার পড়া মূল্যবান, কারণ স্ক্রিনে এবং LED-তে যা কিছু দেখেন তা এই পর্যায়গুলির একটির সাথে মিলে যায়।

  1. আপনি SPEAK বোতামটি চেপে ধরে রাখেন। এটি ট্যাপ-টু-টক নয়, হোল্ড-টু-টক: আপনার আঙুল যতক্ষণ নিচে থাকে ততক্ষণ রেকর্ডিং চলে, সর্বোচ্চ ছয় সেকেন্ড পর্যন্ত। স্ট্যাটাস LED নীল হয়ে যায় এবং বোতামে LISTENING দেখায়।

  2. উভয় মাইক্রোফোন আপনাকে রেকর্ড করে। বোর্ডটি স্টেরিও জোড়া থেকে প্রতি সেকেন্ডে ১৬,০০০ বার নমুনা নেয়, দুটি চ্যানেলকে একটি করে গড় করে, সামান্য গেইন প্রয়োগ করে, এবং ফলাফল PSRAM-এ সংরক্ষণ করে। আপনি কথা বলার সাথে সাথে বোতাম জুড়ে একটি অগ্রগতি বার এগিয়ে যায়। দুই সেকেন্ডের বক্তৃতা প্রায় ৬৪ KB।

  3. আপনি বোতামটি ছেড়ে দেন। রেকর্ডিং বন্ধ হয়। বোর্ডটি অডিওর সামনে একটি ৪৪-বাইট WAV হেডার লেখে - এই ছোট লেবেলটিই কাঁচা নমুনাগুলিকে Azure গ্রহণ করবে এমন একটি ফাইলে রূপান্তর করে।

  4. অডিওটি Azure Speech-to-Text-এ যায়। এটি একটি নিরাপদ সংযোগের মাধ্যমে ৪ KB টুকরোয় আপলোড হয়, এবং একটি একক টেক্সট লাইন হিসেবে ফিরে আসে। আপনার ৬৪ KB শব্দ প্রায় ২৫ বাইট লেখায় পরিণত হয়েছে। LED অ্যাম্বার হয়ে যায়।

  5. আপনার প্রশ্নটি স্ক্রিনে একটি নীল চ্যাট বুদবুদ হিসেবে দেখা যায়, যাতে আপনি ঠিক কী শুনেছে তা দেখতে পারেন - যা দরকারী, কারণ ভুল শোনা শব্দগুলি বেশিরভাগ অদ্ভুত উত্তর ব্যাখ্যা করে।

  6. টেক্সটটি DeepSeek-এ যায়। বোর্ডটি আপনার প্রশ্ন এবং উত্তর দুটি ছোট বাক্যে রাখার একটি স্থায়ী নির্দেশ পাঠায়। মডেলটি চিন্তা করে - সত্যিই চিন্তা করে, এটি একটি যুক্তি-ভিত্তিক মডেল - এবং একটি উত্তর ফেরত দেয়।

  7. উত্তরটি স্ক্রিনে একটি ধূসর বুদবুদ হিসেবে দেখা যায়। আপনি শোনার আগেই এটি পড়তে পারেন।

  8. উত্তরটি বলার জন্য Azure-এ ফিরে যায়। বোর্ডটি কাঁচা ১৬ kHz PCM অডিও চায়, যা তার অ্যামপ্লিফায়ারের প্রয়োজনীয় ফরম্যাট, তাই এই প্রকল্পে কোথাও MP3 ডিকোডার নেই। বোতামটি এখন GETTING VOICE পড়ে এবং LED অ্যাম্বার থাকে, কারণ এখনও কিছু শোনা যায় না।

  9. সম্পূর্ণ ক্লিপটি একটি নমুনাও বাজানোর আগে PSRAM-এ ডাউনলোড হয়। এটি গুরুত্বপূর্ণ - নিচের নোটটি দেখুন।

  10. প্লেব্যাক। অডিওটি স্পিকারের কাছে দেওয়ার মুহূর্তে, LED সবুজ হয়ে যায় এবং বোতামে SPEAKING পড়ে। আপনি উত্তরটি শুনতে পান।

কেন অডিওটি আসার সাথে সাথে বাজানোর পরিবর্তে প্রথমে ডাউনলোড করা হয়। নেটওয়ার্ক থেকে সরাসরি স্পিকারে স্ট্রিমিং করলে ঠকঠক শব্দ হয়। স্পিকারের বাফার মাত্র এক সেকেন্ডের দশমাংশ ধারণ করে, এবং WiFi স্থানান্তরের প্রতিটি বিরতি তার চেয়ে বেশি হলে তা খালি হয়ে যায়, ফলে একটি শ্রবণযোগ্য ঠকঠক শব্দ তৈরি হয়। সম্পূর্ণ উত্তরটি প্রথমে PSRAM-এ ডাউনলোড করতে প্রায় এক সেকেন্ড অতিরিক্ত অপেক্ষা লাগে এবং প্রতিটি ফাঁক দূর করে। এ কারণেই ডিসপ্লেটি SPEAKING বলার আগে GETTING VOICE বলে - দুটি সত্যই আলাদা পর্যায়।

প্রতিটি পর্যায় কত সময় নেয়

সাধারণ একটি প্রশ্নের জন্য, প্রকৃত হার্ডওয়্যারে পরিমাপ করা:

পর্যায়

সাধারণ সময়

রেকর্ডিং

যতক্ষণ আপনি বোতামটি ধরে রাখেন

বক্তৃতা-থেকে-টেক্সট (Azure)

প্রায় ১.৮ সেকেন্ড

চিন্তা (DeepSeek)

সাধারণ প্রশ্নের জন্য প্রায় ১.৮ সেকেন্ড, প্রকৃত গণনার প্রয়োজন এমন প্রশ্নের জন্য অনেক বেশি

ভয়েস আনা (Azure)

প্রায় ৭ সেকেন্ড - সবচেয়ে বড় একক অংশ

মোট, রিলিজ থেকে প্রথম শব্দ

প্রায় ১১ সেকেন্ড

প্রতিটি বিনিময় সিরিয়াল মনিটরে নিজস্ব সময় ছাপে, তাই আপনি এগুলির উপর বিশ্বাস না করে নিজের পরিমাপ করতে পারেন। যদি আপনি এটি দ্রুত চান, সবচেয়ে কার্যকর পরিবর্তন হল SYSTEM_PROMPT-এ ছোট উত্তর চাওয়া - বলার জন্য কম টেক্সট মানে সংশ্লেষণ এবং ডাউনলোড করার জন্য কম অডিও।

বোর্ডটি নিজে কখনও কিছু বোঝে না। এটি ভালো কান এবং ভালো কণ্ঠস্বর সহ একটি বার্তাবাহক - বুদ্ধিমত্তা প্রতি সেকেন্ডে ভাড়া করা হয়।

কেন এই তিনটি পরিষেবা

  • Azure ভিতরে এবং বাইরে বক্তৃতা পরিচালনা করে। এর টেক্সট-টু-স্পিচ কাঁচা ১৬ kHz PCM ফেরত দিতে পারে, যা স্পিকার চিপের ঠিক প্রয়োজন, তাই এই প্রকল্পে কোথাও MP3 ডিকোডার নেই। এর বক্তৃতা-থেকে-টেক্সট একটি সাধারণ POST-এ একটি সাধারণ WAV গ্রহণ করে।

  • DeepSeek কথোপকথনের মস্তিষ্ক। এটি দ্রুত এবং প্রতি উত্তরে এক সেন্টের ভগ্নাংশ খরচ হয়।

  • OpenAI এখানে ব্যবহৃত হয় না - প্রকল্প ০৫ দেখুন, যেখানে এটি ভিশন কাজ করে।

DeepSeek মডেলের নাম পরিবর্তিত হয়েছে। পুরানো deepseek-chat এবং deepseek-reasoner নামগুলি জুলাই ২০২৬-এ অবসর নেওয়া হয়েছে। বেশিরভাগ অনলাইন টিউটোরিয়াল এখনও সেগুলি ব্যবহার করে এবং একটি ত্রুটি ফেরত দেবে। বর্তমান নামগুলি হল deepseek-v4-flash এবং deepseek-v4-pro। এই প্রকল্পটি v4-flash ব্যবহার করে।

যুক্তি-ভিত্তিক মডেলের ফাঁদ

DeepSeek v4-flash উত্তর দেওয়ার আগে চিন্তা করে, এবং সেই চিন্তা আপনার টোকেন সীমার মধ্যে গণনা করা হয়। LLM_MAX_TOKENS খুব কম সেট করলে পুরো বাজেট যুক্তিতে ব্যয় হয়ে যায়, উত্তর খালি ফিরে আসে, এবং বোর্ড কিছুই বলে না। এখানে সেই কারণে এটি 400 সেট করা আছে। কঠিন প্রশ্নও বেশি সময় নেয় - একটি সাধারণ তথ্য প্রায় দুই সেকেন্ডে উত্তর দেয়, একটি প্রশ্ন যার প্রকৃত গণনা প্রয়োজন তা অনেক বেশি সময় নিতে পারে।

স্ট্যাটাস লাইট পড়া

রঙ

অর্থ

নীল

আপনার কথা শুনছে

অ্যাম্বার

ক্লাউড চিন্তা করছে, বা ভয়েস আনা হচ্ছে

সবুজ

বলছে - শব্দ শুরু হওয়ার ঠিক মুহূর্তে এটি সবুজ হয়ে যায়

লাল

কিছু ব্যর্থ হয়েছে - সিরিয়াল মনিটর পরীক্ষা করুন

অন-স্ক্রিন নিয়ন্ত্রণ

চ্যাটটি ফোন কথোপকথনের মতো স্ক্রল হয়, পুরানো বার্তাগুলি উপরে উঠে চলে যায়। CLEAR এটি মুছে দেয়। একটি WiFi সিগন্যাল মিটার প্রকৃত dBm রিডিং সহ কোণায় বসে থাকে, যা তখন দরকারী যখন আপনি ভাবছেন যে ধীর উত্তরটি নেটওয়ার্কের কারণে নাকি পরিষেবার কারণে।

MaTouch AI ESP32-S3 2.8" বোর্ড সম্পর্কে

এই পৃষ্ঠার প্রতিটি প্রকল্প Makerfabs-এর MaTouch AI ESP32-S3 2.8" TFT ST7789V-এ চলে। এটি একটি অল-ইন-ওয়ান বোর্ড: একটি রঙিন টাচস্ক্রিন, একটি 3 মেগাপিক্সেল ক্যামেরা, দুটি মাইক্রোফোন এবং একটি প্রকৃত স্পিকার অ্যামপ্লিফায়ার, সবকিছু 8 MB PSRAM সহ একটি ESP32-S3 দ্বারা চালিত। এই সংমিশ্রণটিই এই AI প্রকল্পগুলিকে একটি একক বোর্ডে অন্য কিছু সংযুক্ত না করেই সম্ভব করে তোলে।

8 MB PSRAM এখানে অন্য যেকোনো সংখ্যার চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ। এটি বোর্ডকে একই সময়ে একটি ক্যামেরা ফ্রেম, কয়েক সেকেন্ডের রেকর্ড করা অডিও, বা একটি base64-এনকোডেড ছবি মেমরিতে ধারণ করতে দেয় - এর কোনোটিই ESP32-এর সাধারণ RAM-এ খাপ খায় না।

নির্মাতার ডকুমেন্টেশন: Makerfabs উইকি পৃষ্ঠা

মূল বৈশিষ্ট্যসমূহ

  • প্রসেসর: ESP32-S3, ডুয়াল কোর 240 MHz, WiFi 2.4 GHz + ব্লুটুথ 5.0

  • মেমরি: 16 MB ফ্ল্যাশ, 8 MB PSRAM (এখানে প্রায় প্রতিটি প্রকল্পের জন্য প্রয়োজন)

  • ডিসপ্লে: 2.8" IPS, 320×240, ST7789V ড্রাইভার, SPI

  • টাচ: GT911 ক্যাপাসিটিভ, একসাথে 5টি আঙুল ট্র্যাক করে

  • ক্যামেরা: OV3660, 3 মেগাপিক্সেল, 2048×1536 পর্যন্ত

  • মাইক্রোফোন: দুটি INMP441 I2S ডিজিটাল মাইক (একটি প্রকৃত স্টেরিও জোড়া)

  • স্পিকার: MAX98357A ক্লাস-D অ্যামপ্লিফায়ার, 4 Ω-এ 3.2 W

  • স্টোরেজ: microSD কার্ড স্লট (SPI মোড)

  • পাওয়ার: USB-C, JST ব্যাটারি সংযোগকারী, TP4056 চার্জার, পাওয়ার সুইচ

  • এছাড়াও বোর্ডে: WS2812B RGB LED, PCF8563T ব্যাটারি-ব্যাকড রিয়েল-টাইম ক্লক, এবং একটি MAX17048 ব্যাটারি ফুয়েল গেজ যা অফিসিয়াল স্পেসিফিকেশনে তালিকাভুক্ত নয়

দুটি USB-C পোর্ট এক নয়। বোর্ডের স্পিকার তার সিগন্যাল পিন (IO19 এবং IO20) নেটিভ USB পোর্টের সাথে ভাগ করে, কারণ সেই পিনগুলি ESP32-S3-এর হার্ডওয়্যারড USB ডেটা লাইন। সর্বদা CH340K USB-C পোর্টের মাধ্যমে (RESET বোতামের পাশেরটি) আপলোড এবং পাওয়ার করুন, এবং USB CDC On Boot Disabled সেট করুন। ভুল পোর্ট ব্যবহার করলে অডিও খারাপ আচরণ করবে বা আপলোড ব্যর্থ হবে।

Arduino IDE সেটিংস

এই সেটিংস গুরুত্বপূর্ণ। এই বোর্ড নিয়ে লোকেরা যে বেশিরভাগ সমস্যা রিপোর্ট করে তা এইগুলির একটির ভুল হওয়ার কারণে, এবং সেগুলি কোর সংস্করণ পরিবর্তন করলে রিসেট হয়, তাই কোনো পরিবর্তনের পরে সেগুলি আবার পরীক্ষা করুন।

সেটিং

মান

বোর্ড

ESP32S3 Dev Module

ESP32 কোর সংস্করণ

2.0.17

PSRAM

OPI PSRAM

ফ্ল্যাশ সাইজ

16MB (128Mb)

পার্টিশন স্কিম

16M Flash (3MB APP/9.9MB FATFS)

USB CDC On Boot

Disabled

আপলোড স্পিড

921600

আপলোডের আগে সমস্ত ফ্ল্যাশ মুছুন

Disabled

পোর্ট

CH340K USB-C পোর্ট

ESP32 কোর 2.0.17 ব্যবহার করুন, 3.x নয়। Espressif কোর 3-এ ডিভাইসে থাকা ফেস ডিটেকশন মডেলগুলি সরিয়ে দিয়েছে, তাই ফেস প্রকল্পগুলি সেখানে কম্পাইল হবে না। 2.0.17 পিন করা এই পৃষ্ঠার প্রতিটি প্রকল্পকে একটি কনফিগারেশনে কাজ করতে রাখে। Boards Manager-এ, সংস্করণ ড্রপডাউন আপনাকে যখন খুশি সামনে-পিছনে স্যুইচ করতে দেয়।

GFX Library for Arduino সংস্করণ 1.5.6 ব্যবহার করুন, 1.6.x নয়। 1.6 রিলিজগুলি ESP32 কোর 3-এর জন্য তৈরি এবং কোর 2.0.17-এ স্টার্ট-আপে হ্যাং হতে পারে। আপলোডের পরে আপনার স্ক্রিন কালো থাকলে, এটি প্রথমে পরীক্ষা করার জিনিস।

প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি

Arduino IDE-তে Tools → Manage Libraries এর মাধ্যমে এগুলি ইনস্টল করুন। সংস্করণ সংখ্যা গুরুত্বপূর্ণ - অনুগ্রহ করে তালিকাভুক্তগুলি ব্যবহার করুন।

লাইব্রেরি

সংস্করণ

লেখক

GFX Library for Arduino

1.5.6

moononournation

bb_captouch

1.3.1

Larry Bank

ArduinoJson

7.x

Benoit Blanchon

Adafruit NeoPixel

যেকোনো সাম্প্রতিক

Adafruit

secrets.h সেট আপ করা

আপনার WiFi বিবরণ এবং যেকোনো API কী secrets.h ফাইলে যায়, যা প্লেসহোল্ডার মানসহ ডাউনলোডে অন্তর্ভুক্ত থাকে। Arduino IDE-তে সেই ট্যাবটি খুলুন এবং সেগুলো আপনার নিজের তথ্য দিয়ে প্রতিস্থাপন করুন।

WiFi অবশ্যই 2.4 GHz হতে হবে। ESP32-S3 5 GHz নেটওয়ার্ক দেখতেই পারে না। যদি আপনার রাউটার উভয় ব্যান্ড একই নামে একত্রিত করে (Asus একে Smart Connect বলে), তাহলে হয় সেটি বন্ধ করুন অথবা 2.4 GHz ব্যান্ডকে আলাদা নাম দিন এবং secrets.h-এ সেটি ব্যবহার করুন।

আপনার API কী পাওয়া

এই প্রজেক্ট একটি ক্লাউড AI সার্ভিসের সাথে যোগাযোগ করে, তাই আপনার নিজের কী প্রয়োজন। যদি আপনি আগে কখনো এটি না করে থাকেন, চিন্তা করবেন না - এটি একটি পাসওয়ার্ডের মতোই ধারণা যা সার্ভিসে আপনার অ্যাকাউন্ট শনাক্ত করে। এটি একবার, কয়েক মিনিট সময় নেয়।

একটি কী ওয়েবসাইটের সাবস্ক্রিপশন নয়। উদাহরণস্বরূপ, ChatGPT Plus-এর জন্য অর্থ প্রদান করলে আপনাকে API কী দেওয়া হয় না - দুটি আলাদা পণ্য যাদের আলাদা বিলিং রয়েছে। আপনার ডেভেলপার প্ল্যাটফর্মে একটি অ্যাকাউন্ট প্রয়োজন, যা নিচে বর্ণনা করা হয়েছে।

Microsoft Azure Speech - শোনা এবং বলার জন্য

Azure আপনার বক্তব্যকে টেক্সটে রূপান্তর করে এবং উত্তরটিকে আবার কণ্ঠে রূপান্তর করে। ফ্রি টিয়ার এই পৃষ্ঠার সবকিছুর জন্য যথেষ্ট উদার।

  1. portal.azure.com-এ যান এবং একটি Microsoft অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন (একটি ফ্রি অ্যাকাউন্টই যথেষ্ট)।

  2. যদি আপনি আগে কখনো Azure ব্যবহার না করে থাকেন, তাহলে আপনি একটি Welcome to Azure স্ক্রিন দেখতে পাবেন যেখানে তিনটি বিকল্প থাকবে। Start with an Azure free trial বেছে নিন - Azure আপনাকে কিছু তৈরি করার আগে আপনার একটি সাবস্ক্রিপশন প্রয়োজন। (শিক্ষার্থীদের পরিবর্তে Azure for Students বেছে নেওয়া উচিত: একই ফলাফল, কোনো কার্ডের প্রয়োজন নেই।) Manage Microsoft Entra ID উপেক্ষা করুন, যা সম্পূর্ণ ভিন্ন কিছু।

  3. Create a resource-এ ক্লিক করুন, Speech অনুসন্ধান করুন এবং Microsoft দ্বারা প্রকাশিত Speech service বেছে নিন।

  4. ফর্মটি পূরণ করুন: যেকোনো রিসোর্স গ্রুপ, যেকোনো নাম, এবং আপনার কাছাকাছি একটি Region বেছে নিন - সেই অঞ্চলটি যেভাবে দেখা যায় ঠিক সেভাবে লিখে রাখুন, উদাহরণস্বরূপ eastus

  5. Pricing tier-এর জন্য F0 (Free) বেছে নিন। এটি প্রতি মাসে প্রায় পাঁচ ঘণ্টা স্পিচ-টু-টেক্সট এবং পাঁচ লক্ষ অক্ষর টেক্সট-টু-স্পিচ অনুমতি দেয়।

  6. Review + create-এ ক্লিক করুন, তারপর Create-এ ক্লিক করুন। প্রায় এক মিনিট অপেক্ষা করুন, তারপর Go to resource-এ ক্লিক করুন।

  7. বাম মেনুতে Keys and Endpoint খুলুন। KEY 1 এবং Location/Region কপি করুন।

সেগুলো secrets.h-এ AZURE_SPEECH_KEY এবং AZURE_REGION হিসেবে রাখুন। AZURE_STT_HOST-এর জন্য, <region>.stt.speech.microsoft.com ব্যবহার করুন - তাই eastus অঞ্চলের সাথে সেটি হবে eastus.stt.speech.microsoft.com

ক্রেডিট কার্ড সম্পর্কে। Azure ফ্রি ট্রায়াল আপনার পরিচয় যাচাই করতে একটি কার্ড চায়। এটি আপনাকে চার্জ করে না। আপনি 30 দিনের জন্য $200 ক্রেডিট পান, এবং এর পরে অ্যাকাউন্টটি Pay-As-You-Go-তে স্থানান্তরিত হয় - কিন্তু F0 Speech টিয়ারটি ফ্রি থাকে, মাসের পর মাস, এবং এই প্রজেক্টের সবকিছু সহজেই এর মধ্যে খাপ খায়। যদি আপনি একেবারেই কার্ড দিতে না চান এবং আপনি একজন শিক্ষার্থী হন, তাহলে Azure for Students বিকল্পটি কার্ড ছাড়াই আপনাকে ক্রেডিট দেয়।

এটি অবশ্যই একটি "Speech service" রিসোর্স হতে হবে। একটি Translator, Language, বা সাধারণ Cognitive Services রিসোর্সের কী দেখতে অভিন্ন এবং সম্পূর্ণ বৈধ - কিন্তু প্রতিটি স্পিচ অনুরোধে 401 ত্রুটি ফেরত আসে। এটি আমাদের পরীক্ষার সময় ধরা পড়েছিল এবং এক ঘণ্টা খরচ করেছিল। যদি স্পিচ 401 দিয়ে ব্যর্থ হয় যখন কীটি সঠিক দেখায়, তাহলে আপনি কোন ধরনের রিসোর্স তৈরি করেছেন তা পরীক্ষা করুন।

DeepSeek - চিন্তার অংশ

DeepSeek হল ভাষা মডেল যা আসলে আপনার প্রশ্নের উত্তর দেয়। এটি সস্তা - কয়েক ডলার ক্রেডিট হাজার হাজার উত্তর কভার করে।

  1. platform.deepseek.com-এ যান এবং একটি অ্যাকাউন্ট তৈরি করুন।

  2. মেনুতে API keys খুলুন এবং Create new API key-এ ক্লিক করুন।

  3. এটি সাথে সাথে কপি করুন। এটি একবারই দেখানো হয় এবং আর কখনো নয় - যদি আপনি এটি হারান, সেই কীটি মুছে ফেলুন এবং আরেকটি তৈরি করুন।

  4. Top up-এর অধীনে অল্প পরিমাণ ক্রেডিট যোগ করুন। কোনো ফ্রি টিয়ার নেই, তবে এই ব্যবহারে সবচেয়ে ছোট টপ-আপ খুব দীর্ঘ সময় চলে।

কীটি secrets.h-এ DEEPSEEK_KEY হিসেবে রাখুন। এটি sk- দিয়ে শুরু হয়।

জুলাই ২০২৬-এ মডেলের নাম পরিবর্তন হয়েছে। পুরানো deepseek-chat এবং deepseek-reasoner অবসর নিয়েছে, তাই অনলাইনে পাওয়া বেশিরভাগ টিউটোরিয়াল 400 ত্রুটি দিয়ে ব্যর্থ হবে। deepseek-v4-flash ব্যবহার করুন, যা এই প্রজেক্টগুলো ইতিমধ্যেই সেট করেছে।

চালাতে কী খরচ হয়

খুব সামান্য, তবে এটি ফ্রি নয়, এবং একটি প্রজেক্ট চালু রাখার আগে আপনার আনুমানিক খরচ জানা উচিত।

সার্ভিস

আনুমানিক খরচ

Azure Speech

ফ্রি টিয়ার প্রতি মাসে প্রায় 5 ঘণ্টা শোনা এবং 0.5 M অক্ষর বলার কভার করে

DeepSeek

প্রতি উত্তরে এক সেন্টের ভগ্নাংশ - কয়েক ডলারে হাজার হাজার উত্তর

OpenAI vision

মডেলের উপর নির্ভর করে প্রতি ছবিতে প্রায় এক বা দুই সেন্ট

দাম পরিবর্তিত হয়, তাই এগুলোকে উদ্ধৃতি নয়, একটি নির্দেশিকা হিসেবে বিবেচনা করুন। এই প্রতিটি সার্ভিসের একটি ব্যবহার পৃষ্ঠা রয়েছে যেখানে আপনি কী খরচ করেছেন তা দেখতে পারেন, এবং সবগুলোই আপনাকে একটি ব্যয় সীমা নির্ধারণ করতে দেয় - যা প্রথম দিনেই করা মূল্যবান।

আপনার কী গোপন রাখুন। যার কাছে সেগুলি থাকবে সে আপনার অর্থ খরচ করতে পারবে। সেগুলি ভিডিও, স্ক্রিনশট, ফোরাম পোস্ট বা পাবলিক কোড রিপোজিটরিতে রাখবেন না। যদি একটি কী কখনও প্রকাশিত হয়, প্রদানকারীর ওয়েবসাইটে এটি মুছে ফেলুন এবং একটি নতুন তৈরি করুন - এটি কয়েক সেকেন্ড সময় নেয়, এবং এটি একমাত্র প্রকৃত সমাধান।

সমস্যা সমাধান

লক্ষণ

কারণ এবং সমাধান

স্ক্রিন কালো থাকে

ভুল GFX লাইব্রেরি সংস্করণ (1.5.6 ব্যবহার করুন) বা ভুল বোর্ড সেটিংস।

PSRAM alloc failed বা ক্যামেরা ত্রুটি 0xffffffff

Tools → PSRAM OPI PSRAM এ সেট করা নেই।

কিছুই আপলোড হয় না / কোনো COM পোর্ট নেই

ভুল USB-C পোর্ট, বা CH340 ড্রাইভার ইনস্টল করা নেই।

ক্যামেরা ব্যর্থ হয় এবং কখনও পুনরুদ্ধার হয় না

ক্যামেরার রিসেট লাইনটি বোর্ডের RESET বোতামের সাথে যুক্ত, তাই সফ্টওয়্যার এটি পুনরায় চালু করতে পারে না। RESET চাপুন। যদি এটি এখনও ব্যর্থ হয়, ক্যামেরার রিবন কেবলটি পুনরায় সংযুক্ত করুন।

কোড ডাউনলোড করুন

এই প্রকল্পের জন্য সম্পূর্ণ Arduino স্কেচ, pins.h এবং এর সাথে প্রয়োজনীয় সবকিছু সহ, বিনামূল্যে ডাউনলোড করা যাবে।

Download 04_Voice_Assistant

এটি আনজিপ করুন, Arduino IDE-তে .ino ফাইলটি খুলুন, উপরের সেটিংস পরীক্ষা করুন এবং CH340K USB-C পোর্টের মাধ্যমে আপলোড করুন।

884-Arduin code for MaTouch AI ESP32S3 2.8in AI Camera: AI voice assistant
ভাষা: C++
/*
 * ===========================================================================
 *  04_Voice_Assistant  —  MaTouch AI ESP32-S3 2.8" TFT ST7789V
 * ===========================================================================
 *
 ----------
 *  ROBOJAX.COM  -  MaTouch AI ESP32-S3 2.8" project series
 *
 *    WATCH THE VIDEO
 *        https://youtu.be/6AL3g3tC_Hk
 *
 *    WRITTEN TUTORIALS - every project, with photos and full explanation
 *        Camera and touchscreen.... https://robojax.com/RTJ849
 *        Offline face recognition.. https://robojax.com/RTJ850
 *        AI voice assistant........ https://robojax.com/RTJ851
 *        AI vision................. https://robojax.com/RTJ852
 *
 *    GET THE BOARD - SAVE $5 with coupon code:  Robojax_Makerfab
 *        https://www.makerfabs.com/matouch-ai-esp32s3-2-8-tft-st7789v.html
 *        (enter the code at checkout)
 *
 *  All of this code is free. If it helped you, a subscribe on YouTube is
 *  the best way to support more of it.
 *  
 *  ---------------------------------------------------------------------------
 *
 *  A complete voice assistant on a $40 board:
 *
 *      hold SPEAK  ->  both INMP441 microphones record you
 *                  ->  Azure Speech turns the audio into text
 *                  ->  DeepSeek v4-flash thinks of an answer
 *                  ->  Azure Speech turns the answer into audio
 *                  ->  the MAX98357 speaker says it out loud
 *
 *  and the whole conversation is drawn as chat bubbles on the touchscreen.
 *
 *  WHY THIS COMBINATION OF SERVICES (each is used where it is best):
 *   - Azure STT accepts a plain WAV in a plain POST with one header. OpenAI's
 *     transcription endpoint wants multipart/form-data - miserable on an MCU.
 *   - Azure TTS can return RAW 16 kHz PCM ("riff-16khz-16bit-mono-pcm"),
 *     which streams straight into the I2S speaker with NO MP3 decoder at all.
 *   - DeepSeek v4-flash is fast and nearly free per reply. NOTE: the old
 *     model names deepseek-chat / deepseek-reasoner were RETIRED in July 2026.
 *     Most tutorials online still use them and are broken. See secrets.h.
 *
 *  A detail the vendor examples get wrong: this board has TWO microphones on
 *  one I2S bus (left + right), but every Makerfabs demo records left-only and
 *  throws one away. This sketch records both and averages them.
 *
 *  ---------------------------------------------------------------------------
 *  *** WHICH USB PORT - THIS MATTERS ***
 *  The speaker shares IO19/IO20 with the NATIVE USB port. Upload and power
 *  through the CH340K UART USB-C port, and set USB CDC On Boot = Disabled.
 *  If you use the wrong port the audio will be garbage or uploads will fail.
 *  ---------------------------------------------------------------------------
 *
 *  FILL IN secrets.h BEFORE FLASHING (WiFi + all three API keys).
 *
 *  BOARD SETTINGS (Tools menu - EVERY line matters, wrong = black screen
 *  or compile errors. These reset when you switch cores - recheck them!)
 *
 *      Board            : ESP32S3 Dev Module
 *      ESP32 core       : 2.0.17
 *      PSRAM            : OPI PSRAM        <-- required, audio buffer lives there
 *      Flash Size       : 16MB (128Mb)
 *      Partition Scheme : 16M Flash (3MB APP/9.9MB FATFS)
 *      USB CDC On Boot  : Disabled         <-- required, see USB note above
 *      Upload Speed     : 921600
 *      Port             : the CH340K USB-C port (the one near RESET)
 *
 *  LIBRARIES
 *      GFX Library for Arduino   v1.5.6   (NOT 1.6.x - that pairs with core 3)
 *      bb_captouch               v1.3.1
 *      ArduinoJson               v7.x
 *      Adafruit NeoPixel         any recent
 *
 *  ---------------------------------------------------------------------------
 *  FUNCTIONS IN THIS SKETCH
 *      led(r,g,b) + LED_* macros   RGB status colours (blue/amber/green/red)
 *      getTouch(&x,&y)      read the touch panel, mapped to screen coordinates
 *      speakButtonHeld()    true while a finger is on the SPEAK button
 *      bubbleLines(t)       how many lines a message wraps to
 *      drawOneBubble(m,y)   draw a single chat bubble
 *      redrawChat()         rebuild the chat area from history, newest at bottom
 *      clearChat()          wipe the chat history (CLEAR button)
 *      chatBubble(t,user)   add a message to history and redraw
 *      drawWifi()           WiFi signal bars + dBm readout
 *      drawBar(label,col)   bottom bar: SPEAK button + CLEAR + WiFi meter
 *      micInit()            I2S input - BOTH INMP441 mics, stereo
 *      spkInit()            I2S output - MAX98357 speaker
 *      recordWhileHeld()    record while SPEAK held, downmix stereo->mono
 *      writeWavHeader(...)  prepend the 44-byte RIFF/WAVE header
 *      dumpWavToSD(...)     save the exact upload to SD (/stt_debug.wav)
 *      readHttpResponse()   read an HTTPS reply, de-chunking it properly
 *      azureSTT(...)        chunked upload of the WAV -> recognised text
 *      deepseekChat(...)    question -> deepseek-v4-flash -> answer text
 *      azureTTSSpeak(text)  answer -> Azure voice -> PSRAM -> speaker
 *      setup() / loop()     boot + WiFi / one conversation turn per press
 *
 *  Robojax.com
 * ===========================================================================
 */

#include <Arduino_GFX_Library.h>
#include <bb_captouch.h>
#include <Adafruit_NeoPixel.h>
#include <ArduinoJson.h>
#include <WiFi.h>
#include <WiFiClientSecure.h>
#include <HTTPClient.h>
#include <SPI.h>
#include <SD.h>
#include "driver/i2s.h"
#include "pins.h"
#include "secrets.h"

/* --- audio geometry ------------------------------------------------------- */
#define SAMPLE_RATE     16000
#define RECORD_MAX_S    6                       // hard cap on one question
#define WAV_HEADER_LEN  44
#define REC_BUF_BYTES   (SAMPLE_RATE * RECORD_MAX_S * 2)   // 16-bit mono

/* Software gain applied to the recording. The INMP441 capture is quiet at
 * 16-bit depth; if the serial monitor reports "mic peak" under ~10% while you
 * speak normally, raise this (6 -> 10 -> 16). If it reports clipping (100%),
 * lower it. */
#define MIC_GAIN        6

/* 1 = read BOTH microphones (stereo bus) and average them - better SNR.
 * 0 = vendor-style single left mic. Use 0 as a fallback if recordings come
 *     back silent or garbled in stereo mode. */
#define USE_BOTH_MICS   1

/* Status LED brightness, 0-255. The WS2812 runs from the power rail and is
 * uncomfortably bright at full power - 25 is plenty visible on camera. */
#define LED_BRIGHTNESS  25

/* HWSPI (not ESP32SPI): the debug WAV dump writes to the SD card, which
 * shares these pins - both must go through the same SPI driver. */
Arduino_HWSPI *bus = new Arduino_HWSPI(
    TFT_DC, TFT_CS, TFT_SCLK, TFT_MOSI, TFT_MISO, &SPI, true);
Arduino_GFX *gfx = new Arduino_ST7789(bus, TFT_RES, 1, true);

BBCapTouch bbct;
Adafruit_NeoPixel rgb(RGB_LED_NUM, RGB_LED_PIN, NEO_GRB + NEO_KHZ800);

/* --- big buffers live in PSRAM, allocated once at boot -------------------- */
uint8_t *wav_buf = nullptr;      // WAV_HEADER_LEN + up to REC_BUF_BYTES

/* --- state ---------------------------------------------------------------- */
enum State { ST_IDLE, ST_RECORDING, ST_STT, ST_LLM, ST_TTS, ST_ERROR };
State state = ST_IDLE;

/* --- diagnostics: shown ON SCREEN so the serial monitor is optional -------- */
bool  ok_sd = false;
float g_mic_peak_pct = 0;          // last recording's raw peak, % of full scale
char  g_stt_err[64] = "";          // last STT failure cause, verbatim
char  g_llm_err[64] = "";          // last DeepSeek failure cause, verbatim

/* --- layout --------------------------------------------------------------- */
#define CHAT_H     200              // chat area: y 0..199
#define BAR_Y      202              // button bar below it
#define BTN_SPEAK_X   4
#define BTN_SPEAK_W 160
#define BTN_CLEAR_X 170
#define BTN_CLEAR_W  58
#define WIFI_X      236             // signal indicator, right end of the bar
#define BTN_H        36

/* --- chat history: last 8 messages, redrawn newest-at-bottom like a phone.
 * This is what prevents new text printing over old - the whole area is
 * rebuilt from history on every message, older lines scroll up and out. */
#define CHAT_HISTORY 8
struct ChatMsg { char text[160]; bool from_user; };
ChatMsg chat_hist[CHAT_HISTORY];
int     chat_count = 0;

/* --- LED status colours: visible from across the room --------------------- */
void led(uint8_t r, uint8_t g, uint8_t b) {
  rgb.setPixelColor(0, rgb.Color(r, g, b));
  rgb.show();
}
#define LED_IDLE()    led(0, 0, 0)
#define LED_LISTEN()  led(0, 60, 255)     // blue   - recording
#define LED_THINK()   led(255, 120, 0)    // amber  - waiting on the cloud
#define LED_SPEAK()   led(0, 255, 40)     // green  - talking
#define LED_ERROR()   led(255, 0, 0)      // red


/* ===========================================================================
 *  Touch
 * =========================================================================== */
bool getTouch(uint16_t *x, uint16_t *y) {
  TOUCHINFO ti;
  if (!bbct.getSamples(&ti)) return false;
  if (ti.count < 1) return false;
  *x = ti.y[0];
  *y = (ti.x[0] > 240) ? 0 : (240 - ti.x[0]);
  return true;
}

bool speakButtonHeld() {
  uint16_t x, y;
  if (!getTouch(&x, &y)) return false;
  return (x >= BTN_SPEAK_X && x < BTN_SPEAK_X + BTN_SPEAK_W && y >= BAR_Y);
}


/* ===========================================================================
 *  Chat UI  —  word-wrapped bubbles, user right/blue, assistant left/grey
 * =========================================================================== */
#define CHAT_CHARS 42                          // chars per line at textsize 1

static int bubbleLines(const char *t) {
  int l = ((int)strlen(t) + CHAT_CHARS - 1) / CHAT_CHARS;
  return l < 1 ? 1 : l;
}

void drawOneBubble(const ChatMsg &m, int y) {
  int len = strlen(m.text);
  int lines = bubbleLines(m.text);
  int h = lines * 10 + 8;
  uint16_t bg = m.from_user ? gfx->color565(0, 70, 140) : gfx->color565(50, 50, 55);
  int w = (len > CHAT_CHARS ? CHAT_CHARS : len) * 6 + 10;
  if (w < 30) w = 30;
  int x = m.from_user ? (316 - w) : 4;

  gfx->fillRoundRect(x, y, w, h, 5, bg);
  gfx->setTextSize(1);
  gfx->setTextColor(WHITE);
  for (int i = 0; i < lines; i++) {
    char line[CHAT_CHARS + 1] = {0};
    strncpy(line, m.text + i * CHAT_CHARS, CHAT_CHARS);
    gfx->setCursor(x + 5, y + 5 + i * 10);
    gfx->print(line);
  }
}

/* Rebuild the whole chat area from history: newest message anchored at the
 * bottom, older ones stacked upward until the area is full. */
void redrawChat() {
  gfx->fillRect(0, 0, 320, CHAT_H, BLACK);
  int shown = min(chat_count, CHAT_HISTORY);
  int y = CHAT_H - 2;
  for (int i = 0; i < shown; i++) {
    ChatMsg &m = chat_hist[(chat_count - 1 - i) % CHAT_HISTORY];
    int h = bubbleLines(m.text) * 10 + 8;
    y -= h;
    if (y < 0) break;                          // area full - older ones drop off
    drawOneBubble(m, y);
    y -= 4;
  }
}

void clearChat() {
  chat_count = 0;
  redrawChat();
}

void chatBubble(const char *text, bool from_user) {
  ChatMsg &m = chat_hist[chat_count % CHAT_HISTORY];
  strncpy(m.text, text, sizeof(m.text) - 1);
  m.text[sizeof(m.text) - 1] = 0;
  m.from_user = from_user;
  chat_count++;
  redrawChat();
}

/* WiFi bars + dBm, right end of the button bar. Refreshed from the loop. */
void drawWifi() {
  gfx->fillRect(WIFI_X, BAR_Y, 320 - WIFI_X, BTN_H, BLACK);
  bool up = (WiFi.status() == WL_CONNECTED);
  long rssi = up ? WiFi.RSSI() : -100;
  // -55 dBm or better = full bars; each 10 dB drops one
  int bars = rssi > -55 ? 4 : rssi > -65 ? 3 : rssi > -75 ? 2 : rssi > -85 ? 1 : 0;

  for (int b = 0; b < 4; b++) {
    int bh = 6 + b * 6;                       // heights 6,12,18,24
    uint16_t col = (b < bars) ? GREEN : gfx->color565(60, 60, 60);
    gfx->fillRect(WIFI_X + 2 + b * 8, BAR_Y + 28 - bh, 6, bh, col);
  }
  gfx->setTextSize(1);
  gfx->setCursor(WIFI_X + 38, BAR_Y + 6);
  if (up) {
    gfx->setTextColor(CYAN);
    gfx->printf("%lddBm", rssi);
  } else {
    gfx->setTextColor(RED);
    gfx->print("DOWN");
  }
  gfx->setCursor(WIFI_X + 38, BAR_Y + 18);
  gfx->setTextColor(gfx->color565(120, 120, 120));
  gfx->print("WiFi");
}

void drawBar(const char *label, uint16_t colour) {
  gfx->fillRect(0, BAR_Y, 320, 240 - BAR_Y, BLACK);
  gfx->fillRoundRect(BTN_SPEAK_X, BAR_Y, BTN_SPEAK_W, BTN_H, 6, colour);
  gfx->drawRoundRect(BTN_SPEAK_X, BAR_Y, BTN_SPEAK_W, BTN_H, 6, WHITE);
  gfx->setTextSize(2);
  gfx->setTextColor(WHITE);
  gfx->setCursor(BTN_SPEAK_X + 10, BAR_Y + 10);
  gfx->print(label);

  // CLEAR wipes the chat history
  gfx->fillRoundRect(BTN_CLEAR_X, BAR_Y, BTN_CLEAR_W, BTN_H, 6, gfx->color565(110, 35, 35));
  gfx->drawRoundRect(BTN_CLEAR_X, BAR_Y, BTN_CLEAR_W, BTN_H, 6, WHITE);
  gfx->setTextSize(1);
  gfx->setTextColor(WHITE);
  gfx->setCursor(BTN_CLEAR_X + 14, BAR_Y + 15);
  gfx->print("CLEAR");

  drawWifi();
}


/* ===========================================================================
 *  I2S  —  microphones on port 0, speaker on port 1. Separate hardware
 *  ports, so recording and playback can never fight over a bus.
 * =========================================================================== */
void micInit() {
  i2s_config_t cfg = {
    .mode = (i2s_mode_t)(I2S_MODE_MASTER | I2S_MODE_RX),
    .sample_rate = SAMPLE_RATE,
    .bits_per_sample = I2S_BITS_PER_SAMPLE_16BIT,
    /* BOTH channels - this is the two-microphone fix. The vendor examples
     * use ONLY_LEFT here and waste the second microphone. USE_BOTH_MICS 0
     * falls back to the vendor-proven single-mic configuration. */
#if USE_BOTH_MICS
    .channel_format = I2S_CHANNEL_FMT_RIGHT_LEFT,
#else
    .channel_format = I2S_CHANNEL_FMT_ONLY_LEFT,
#endif
    .communication_format = I2S_COMM_FORMAT_STAND_I2S,
    .intr_alloc_flags = ESP_INTR_FLAG_LEVEL1,
    .dma_buf_count = 8,
    .dma_buf_len = 256,
    .use_apll = false,
    .tx_desc_auto_clear = false,
    .fixed_mclk = 0
  };
  i2s_pin_config_t pins = {
    .mck_io_num = I2S_PIN_NO_CHANGE,
    .bck_io_num = I2S_MIC_SCK,
    .ws_io_num = I2S_MIC_WS,
    .data_out_num = I2S_PIN_NO_CHANGE,
    .data_in_num = I2S_MIC_SD
  };
  i2s_driver_install(I2S_MIC_PORT, &cfg, 0, NULL);
  i2s_set_pin(I2S_MIC_PORT, &pins);
}

void spkInit() {
  i2s_config_t cfg = {
    .mode = (i2s_mode_t)(I2S_MODE_MASTER | I2S_MODE_TX),
    .sample_rate = SAMPLE_RATE,
    .bits_per_sample = I2S_BITS_PER_SAMPLE_16BIT,
    .channel_format = I2S_CHANNEL_FMT_ONLY_LEFT,   // mono - the amp downmixes anyway
    .communication_format = I2S_COMM_FORMAT_STAND_I2S,
    .intr_alloc_flags = ESP_INTR_FLAG_LEVEL1,
    .dma_buf_count = 8,
    .dma_buf_len = 256,
    .use_apll = false,
    .tx_desc_auto_clear = true,
    .fixed_mclk = 0
  };
  i2s_pin_config_t pins = {
    .mck_io_num = I2S_PIN_NO_CHANGE,
    .bck_io_num = I2S_SPK_BCLK,
    .ws_io_num = I2S_SPK_LRC,
    .data_out_num = I2S_SPK_DOUT,
    .data_in_num = I2S_PIN_NO_CHANGE
  };
  i2s_driver_install(I2S_SPK_PORT, &cfg, 0, NULL);
  i2s_set_pin(I2S_SPK_PORT, &pins);
  i2s_zero_dma_buffer(I2S_SPK_PORT);
}


/* ===========================================================================
 *  Recording  —  runs while the SPEAK button is held (up to RECORD_MAX_S).
 *  Reads stereo pairs, averages L+R into one mono stream, applies a little
 *  software gain, and fills wav_buf after the 44-byte header slot.
 *  Returns the number of audio bytes recorded.
 * =========================================================================== */
size_t recordWhileHeld() {
  int16_t *mono = (int16_t *)(wav_buf + WAV_HEADER_LEN);
  size_t   mono_samples = 0;
  const size_t max_samples = SAMPLE_RATE * RECORD_MAX_S;

  int16_t chunk[512];
  uint32_t last_touch_ok = millis();
  int32_t  peak = 0;                        // loudest raw sample - mic health check

  i2s_zero_dma_buffer(I2S_MIC_PORT);

  while (mono_samples < max_samples) {
    size_t got = 0;
    i2s_read(I2S_MIC_PORT, chunk, sizeof(chunk), &got, 80 / portTICK_PERIOD_MS);

#if USE_BOTH_MICS
    size_t n = got / 4;                     // 4 bytes = one L+R pair
    for (size_t i = 0; i < n && mono_samples < max_samples; i++) {
      int32_t raw = ((int32_t)chunk[i * 2] + (int32_t)chunk[i * 2 + 1]) / 2;
#else
    size_t n = got / 2;                     // 2 bytes = one mono sample
    for (size_t i = 0; i < n && mono_samples < max_samples; i++) {
      int32_t raw = chunk[i];
#endif
      if (abs(raw) > peak) peak = abs(raw);
      int32_t mixed = raw * MIC_GAIN;
      if (mixed >  32767) mixed =  32767;
      if (mixed < -32768) mixed = -32768;
      mono[mono_samples++] = (int16_t)mixed;
    }

    /* The GT911 is polled between I2S reads. A 250 ms grace period stops a
     * momentary missed touch sample from cutting the recording short. */
    if (speakButtonHeld()) last_touch_ok = millis();
    else if (millis() - last_touch_ok > 250) break;

    // live progress on the button
    static uint32_t last_draw = 0;
    if (millis() - last_draw > 200) {
      last_draw = millis();
      gfx->fillRect(BTN_SPEAK_X + 2, BAR_Y + BTN_H - 6,
                    (int)((BTN_SPEAK_W - 4) * mono_samples / max_samples), 4, WHITE);
    }
  }

  /* Mic health line: peak as % of full scale BEFORE gain.
   *   0%       = the mic is not being read at all (config/pin problem)
   *   under 3% = too quiet - speak closer or raise MIC_GAIN
   *   3-40%    = healthy speech level
   */
  g_mic_peak_pct = peak * 100.0 / 32768.0;
  Serial.printf("mic peak: %.1f%% of full scale (gain x%d applied%s)\n",
                g_mic_peak_pct, MIC_GAIN,
                peak == 0 ? " - MIC IS SILENT, check USE_BOTH_MICS" : "");

  return mono_samples * 2;
}

/* Dump the exact WAV we are about to POST onto the SD card, so it can be
 * played on a PC - you hear exactly what Azure hears. Overwritten each time. */
void dumpWavToSD(size_t audio_bytes) {
  if (!ok_sd) return;
  SD.remove("/stt_debug.wav");
  File f = SD.open("/stt_debug.wav", FILE_WRITE);
  if (!f) return;
  f.write(wav_buf, WAV_HEADER_LEN + audio_bytes);
  f.close();
  Serial.println("debug copy saved to SD as /stt_debug.wav");
}

/* Standard 44-byte RIFF/WAVE header for 16 kHz 16-bit mono PCM. */
void writeWavHeader(uint8_t *h, uint32_t data_bytes) {
  uint32_t file_len = data_bytes + 36;
  uint32_t byte_rate = SAMPLE_RATE * 2;
  memcpy(h, "RIFF", 4);           memcpy(h + 4, &file_len, 4);
  memcpy(h + 8, "WAVEfmt ", 8);
  uint32_t fmt_len = 16;          memcpy(h + 16, &fmt_len, 4);
  uint16_t fmt = 1, ch = 1;       memcpy(h + 20, &fmt, 2);   memcpy(h + 22, &ch, 2);
  uint32_t rate = SAMPLE_RATE;    memcpy(h + 24, &rate, 4);  memcpy(h + 28, &byte_rate, 4);
  uint16_t align = 2, bits = 16;  memcpy(h + 32, &align, 2); memcpy(h + 34, &bits, 2);
  memcpy(h + 36, "data", 4);      memcpy(h + 40, &data_bytes, 4);
}


/* ===========================================================================
 *  HTTP response reader  —  shared by all three cloud calls.
 *  Returns the status code and fills body_out. Handles chunked transfer
 *  encoding PROPERLY: the chunk-size markers must be stripped, or they end
 *  up embedded inside the JSON body and the parse fails on long replies.
 * =========================================================================== */
/* Block until the connection has data (or the budget runs out). Returns false
 * on timeout / closed-and-empty. Every read below goes through this, because
 * a reasoning model can think for many seconds between the response headers
 * and the first byte of the body - and a bare read() would just time out. */
static bool waitData(WiFiClientSecure &c, uint32_t ms) {
  uint32_t t0 = millis();
  while (!c.available()) {
    if (!c.connected()) return false;
    if (millis() - t0 > ms) return false;
    delay(10);
  }
  return true;
}

static int readHttpResponse(WiFiClientSecure &client, String &body_out, uint32_t idle_ms) {
  body_out = "";

  if (!waitData(client, idle_ms)) { Serial.println("HTTP: no response at all"); return 0; }
  String status_line = client.readStringUntil('\n');
  int code = 0;
  sscanf(status_line.c_str(), "HTTP/%*s %d", &code);

  bool chunked = false;
  while (waitData(client, idle_ms)) {
    String h = client.readStringUntil('\n');
    if (h == "\r" || h.length() <= 1) break;         // blank line = end of headers
    h.toLowerCase();
    if (h.startsWith("transfer-encoding:") && h.indexOf("chunked") >= 0) chunked = true;
  }

  if (chunked) {
    int blanks = 0;
    while (true) {
      /* The chunk-size line may not arrive for a long time while the model
       * reasons. Waiting here - instead of letting read() time out - is the
       * whole fix: a timed-out read looks exactly like "0" (final chunk),
       * which silently truncated the body to nothing. */
      if (!waitData(client, idle_ms)) {
        Serial.println("HTTP: timed out waiting for the next chunk");
        break;
      }
      String szline = client.readStringUntil('\n');
      szline.trim();
      if (szline.length() == 0) {                    // stray blank line
        if (++blanks > 4) break;
        continue;
      }
      blanks = 0;

      long sz = strtol(szline.c_str(), NULL, 16);
      if (sz <= 0) break;                            // genuine final chunk

      long got = 0;
      while (got < sz) {
        if (!waitData(client, idle_ms)) break;
        while (client.available() && got < sz) { body_out += (char)client.read(); got++; }
      }
      if (waitData(client, 3000)) client.readStringUntil('\n');   // CRLF after chunk
      if (got < sz) { Serial.println("HTTP: short chunk"); break; }
    }
  } else {
    while (waitData(client, idle_ms))
      while (client.available()) body_out += (char)client.read();
  }
  return code;
}


/* ===========================================================================
 *  CLOUD CALL 1  —  Azure speech-to-text
 *  One POST, one header, plain WAV body. This is why Azure does the ears.
 * =========================================================================== */
bool azureSTT(size_t audio_bytes, String &text_out) {
  /* HTTPClient's one-shot POST fails on bodies this large (it attempts one
   * giant TLS write and dies with error -3 SEND_PAYLOAD_FAILED). So this
   * function speaks HTTP directly and streams the WAV up in 4 KB chunks -
   * reliable, and if it ever stalls we know the exact byte it stopped at. */
  WiFiClientSecure client;
  client.setInsecure();                    // no cert bundle on-device; see notes
  client.setTimeout(15);                   // seconds, for reads

  writeWavHeader(wav_buf, audio_bytes);
  dumpWavToSD(audio_bytes);                // PC-playable copy of what we send
  size_t total = WAV_HEADER_LEN + audio_bytes;

  if (!client.connect(AZURE_STT_HOST, 443)) {
    snprintf(g_stt_err, sizeof(g_stt_err), "TLS connect failed");
    Serial.println("STT: TLS connect failed");
    return false;
  }

  /* Two valid host forms use DIFFERENT URL paths - detect which one is in
   * secrets.h:  <resource>.cognitiveservices.azure.com -> /stt/speech/...
   *             <region>.stt.speech.microsoft.com      -> /speech/...     */
  bool custom_subdomain = (strstr(AZURE_STT_HOST, ".cognitiveservices.azure.com") != NULL);
  String req = String("POST ") + (custom_subdomain ? "/stt" : "") +
               "/speech/recognition/conversation/cognitiveservices/v1"
               "?language=" AZURE_STT_LANG "&format=simple HTTP/1.1\r\n"
               "Host: " AZURE_STT_HOST "\r\n"
               "Ocp-Apim-Subscription-Key: " AZURE_SPEECH_KEY "\r\n"
               "Content-Type: audio/wav; codecs=audio/pcm; samplerate=16000\r\n"
               "Accept: application/json\r\n"
               "Connection: close\r\n"
               "Content-Length: " + String(total) + "\r\n\r\n";
  client.print(req);

  /* body, 4 KB at a time */
  size_t sent = 0;
  while (sent < total) {
    size_t n = min((size_t)4096, total - sent);
    size_t w = client.write(wav_buf + sent, n);
    if (w == 0) {
      delay(50);                           // brief stall - retry once
      w = client.write(wav_buf + sent, n);
      if (w == 0) {
        snprintf(g_stt_err, sizeof(g_stt_err), "upload stalled at %uKB",
                 (unsigned)(sent / 1024));
        Serial.printf("STT: upload stalled at %u/%u bytes\n",
                      (unsigned)sent, (unsigned)total);
        client.stop();
        return false;
      }
    }
    sent += w;
    yield();
  }
  Serial.printf("STT: uploaded %u bytes\n", (unsigned)sent);

  /* read the reply with proper de-chunking */
  String resp;
  int code = readHttpResponse(client, resp, 10000);
  client.stop();

  if (code != 200) {
    snprintf(g_stt_err, sizeof(g_stt_err), "HTTP %d", code);
    Serial.printf("STT HTTP %d: %s\n", code, resp.c_str());
    return false;
  }

  JsonDocument doc;
  DeserializationError err = deserializeJson(doc, resp);
  if (err) {
    snprintf(g_stt_err, sizeof(g_stt_err), "bad JSON reply");
    Serial.printf("STT parse error, raw response: %s\n", resp.c_str());
    return false;
  }

  const char *status = doc["RecognitionStatus"];
  if (!status || strcmp(status, "Success") != 0) {
    /* The status names the exact failure:
     *   InitialSilenceTimeout = Azure heard silence (mic level too low)
     *   NoMatch               = heard sound but no recognisable words
     *   BabbleTimeout         = heard only noise                       */
    snprintf(g_stt_err, sizeof(g_stt_err), "%s", status ? status : "no status");
    Serial.printf("STT status: %s\nraw: %s\n", status ? status : "null", resp.c_str());
    return false;
  }
  text_out = doc["DisplayText"].as<String>();
  if (text_out.length() == 0) snprintf(g_stt_err, sizeof(g_stt_err), "empty text");
  return text_out.length() > 0;
}


/* ===========================================================================
 *  CLOUD CALL 2  —  DeepSeek chat completion
 *  OpenAI-compatible format. Model name is deepseek-v4-flash - the old
 *  deepseek-chat name is dead, see secrets.h.
 * =========================================================================== */
bool deepseekChat(const String &question, String &answer_out) {
  /* Manual HTTP, same as azureSTT: HTTPClient truncates larger TLS response
   * bodies (long answers + the model's hidden reasoning), which shows up as
   * "bad JSON reply". Reading until the server closes the connection is
   * reliable regardless of reply length. */
  JsonDocument req;
  req["model"] = DEEPSEEK_MODEL;
  req["max_tokens"] = LLM_MAX_TOKENS;
  JsonArray msgs = req["messages"].to<JsonArray>();
  JsonObject sys = msgs.add<JsonObject>();
  sys["role"] = "system";  sys["content"] = SYSTEM_PROMPT;
  JsonObject usr = msgs.add<JsonObject>();
  usr["role"] = "user";    usr["content"] = question;

  String body;
  serializeJson(req, body);

  WiFiClientSecure client;
  client.setInsecure();
  /* 60 s: deepseek-v4-flash is a REASONING model. Easy questions answer in
   * ~2 s, but anything that needs actual working-out (an Ohm's law problem,
   * say) can think for 10-30 s before sending a single byte. */
  client.setTimeout(60);

  if (!client.connect(DEEPSEEK_HOST, 443)) {
    snprintf(g_llm_err, sizeof(g_llm_err), "TLS connect failed");
    Serial.println("LLM: TLS connect failed");
    return false;
  }

  client.print(String("POST /chat/completions HTTP/1.1\r\n"
               "Host: " DEEPSEEK_HOST "\r\n"
               "Authorization: Bearer " DEEPSEEK_KEY "\r\n"
               "Content-Type: application/json\r\n"
               "Connection: close\r\n"
               "Content-Length: ") + String(body.length()) + "\r\n\r\n");
  client.print(body);

  /* read the reply with proper de-chunking; generous window - long
   * questions make the model think for a while before it responds */
  String resp;
  int code = readHttpResponse(client, resp, 60000);
  client.stop();

  if (code != 200) {
    snprintf(g_llm_err, sizeof(g_llm_err), "HTTP %d", code);
    Serial.printf("LLM HTTP %d: %s\n", code, resp.c_str());
    return false;
  }

  JsonDocument doc;
  DeserializationError err = deserializeJson(doc, resp);
  if (err) {
    snprintf(g_llm_err, sizeof(g_llm_err), "bad JSON reply");
    Serial.printf("LLM parse error, raw: %s\n", resp.c_str());
    return false;
  }

  const char *content = doc["choices"][0]["message"]["content"];
  const char *finish  = doc["choices"][0]["finish_reason"];
  if (!content || !content[0]) {
    /* v4-flash is a reasoning model: if finish_reason is "length", the whole
     * token budget went to internal reasoning - raise LLM_MAX_TOKENS. */
    if (finish && strcmp(finish, "length") == 0)
      snprintf(g_llm_err, sizeof(g_llm_err), "empty - raise LLM_MAX_TOKENS");
    else
      snprintf(g_llm_err, sizeof(g_llm_err), "empty content");
    Serial.printf("LLM empty content, raw: %s\n", resp.c_str());
    return false;
  }
  answer_out = String(content);
  answer_out.trim();
  if (answer_out.length() == 0) snprintf(g_llm_err, sizeof(g_llm_err), "blank answer");
  return answer_out.length() > 0;
}


/* ===========================================================================
 *  CLOUD CALL 3  —  Azure text-to-speech, streamed straight to the speaker
 *  We ask for riff-16khz-16bit-mono-pcm: a WAV whose payload is exactly what
 *  the I2S peripheral eats. Skip the 44-byte header, forward the rest.
 *  No MP3 decoder, no audio library, no buffering the whole reply.
 * =========================================================================== */
/* Read exactly n bytes from a client (or until timeout). */
static size_t readExact(WiFiClientSecure &c, uint8_t *dst, size_t n) {
  size_t got = 0;
  uint32_t t0 = millis();
  while (got < n && millis() - t0 < 10000) {
    int r = c.read(dst + got, n - got);
    if (r > 0) { got += r; t0 = millis(); }
    else if (!c.connected() && !c.available()) break;
    else delay(2);
  }
  return got;
}

bool azureTTSSpeak(const String &text) {
  // Escape the XML special characters for the SSML body
  String safe = text;
  safe.replace("&", "&amp;");
  safe.replace("<", "&lt;");
  safe.replace(">", "&gt;");

  String ssml = "<speak version='1.0' xml:lang='" AZURE_TTS_LANG "'>"
                "<voice name='" AZURE_TTS_VOICE "'>" + safe + "</voice></speak>";

  /* Manual HTTP like the other two cloud calls - and for a hard reason:
   * Azure sends this audio with CHUNKED transfer encoding, and HTTPClient's
   * raw stream hands over the chunk framing (ASCII "2000\r\n" lines) mixed
   * into the PCM. Played as sound, every chunk boundary is an audible KNOCK.
   * Here we parse the framing properly and keep only clean audio bytes. */
  WiFiClientSecure client;
  client.setInsecure();
  client.setTimeout(20);

  const char *host = AZURE_REGION ".tts.speech.microsoft.com";
  if (!client.connect(host, 443)) {
    Serial.println("TTS: TLS connect failed");
    return false;
  }

  client.print(String("POST /cognitiveservices/v1 HTTP/1.1\r\n"
               "Host: ") + host + "\r\n"
               "Ocp-Apim-Subscription-Key: " AZURE_SPEECH_KEY "\r\n"
               "Content-Type: application/ssml+xml\r\n"
               "X-Microsoft-OutputFormat: riff-16khz-16bit-mono-pcm\r\n"
               "User-Agent: MaTouchRobojax\r\n"
               "Connection: close\r\n"
               "Content-Length: " + String(ssml.length()) + "\r\n\r\n");
  client.print(ssml);

  /* status + headers; note whether the body is chunked */
  String status_line = client.readStringUntil('\n');
  int code = 0;
  sscanf(status_line.c_str(), "HTTP/%*s %d", &code);
  bool chunked = false;
  long content_len = -1;
  while (client.connected() || client.available()) {
    String h = client.readStringUntil('\n');
    if (h == "\r" || h.length() <= 1) break;
    h.toLowerCase();
    if (h.startsWith("transfer-encoding:") && h.indexOf("chunked") >= 0) chunked = true;
    if (h.startsWith("content-length:")) content_len = h.substring(15).toInt();
  }
  if (code != 200) {
    Serial.printf("TTS HTTP %d\n", code);
    client.stop();
    return false;
  }

  const size_t AUDIO_CAP = 1200 * 1024;    // ~37 s of speech
  uint8_t *audio = (uint8_t *)ps_malloc(AUDIO_CAP);
  if (!audio) { client.stop(); return false; }
  size_t alen = 0;

  if (chunked) {
    /* chunked: <hex size>\r\n <bytes> \r\n ... 0\r\n\r\n */
    while (true) {
      String szline = client.readStringUntil('\n');
      long sz = strtol(szline.c_str(), NULL, 16);
      if (sz <= 0) break;
      if (alen + sz > AUDIO_CAP) break;
      size_t got = readExact(client, audio + alen, sz);
      alen += got;
      client.readStringUntil('\n');        // trailing CRLF after each chunk
      if (got < (size_t)sz) break;
    }
  } else if (content_len > 0) {
    alen = readExact(client, audio, min((size_t)content_len, AUDIO_CAP));
  } else {
    /* no framing info: read until the server closes */
    uint32_t idle = millis();
    while ((client.connected() || client.available()) && millis() - idle < 5000) {
      int r = client.read(audio + alen, min((size_t)2048, AUDIO_CAP - alen));
      if (r > 0) { alen += r; idle = millis(); }
      else delay(5);
    }
  }
  client.stop();
  Serial.printf("TTS: %u KB clean audio (%s), playing\n",
                (unsigned)(alen / 1024), chunked ? "de-chunked" : "plain");

  bool ok = (alen > WAV_HEADER_LEN);
  if (ok) {
    /* NOW the audio actually starts - this is the honest moment to go green */
    LED_SPEAK();
    drawBar("SPEAKING...", gfx->color565(0, 130, 40));

    /* skip the RIFF header; a silence pre-roll softens the amp wake-up pop */
    static const uint8_t lead_in[640] = {0};             // 20 ms of silence
    size_t w = 0;
    i2s_write(I2S_SPK_PORT, lead_in, sizeof(lead_in), &w, portMAX_DELAY);
    i2s_write(I2S_SPK_PORT, audio + WAV_HEADER_LEN, alen - WAV_HEADER_LEN, &w, portMAX_DELAY);
    i2s_write(I2S_SPK_PORT, lead_in, sizeof(lead_in), &w, portMAX_DELAY);
  }
  free(audio);

  // let the DMA buffers drain so the last word is not cut off
  delay(150);
  i2s_zero_dma_buffer(I2S_SPK_PORT);
  return ok;
}


/* ===========================================================================
 *  SETUP
 * =========================================================================== */
void setup() {
  Serial.begin(115200);
  delay(400);
  Serial.println("\n=== 04 Voice Assistant  |  Robojax.com ===");
  Serial.println("Mics -> Azure STT -> DeepSeek -> Azure TTS -> speaker");

  pinMode(TFT_BLK, OUTPUT);
  digitalWrite(TFT_BLK, LOW);
  pinMode(SD_CS, OUTPUT);
  digitalWrite(SD_CS, HIGH);

  // one shared SPI bus for TFT + SD (started before either device)
  SPI.begin(TFT_SCLK, TFT_MISO, TFT_MOSI);

  gfx->begin();
  gfx->fillScreen(BLACK);
  digitalWrite(TFT_BLK, HIGH);

  // SD is optional here - it only stores the /stt_debug.wav diagnostic copy
  ok_sd = SD.begin(SD_CS, SPI, 20000000);
  digitalWrite(SD_CS, HIGH);
  Serial.println(ok_sd ? "SD ok - will save /stt_debug.wav after each recording"
                       : "SD not found - debug WAV dump disabled (not fatal)");

  bbct.init(TOUCH_SDA, TOUCH_SCL, TOUCH_RST, TOUCH_INT);
  delay(50);

  rgb.begin();
  rgb.setBrightness(LED_BRIGHTNESS);
  LED_IDLE();

  /* One recording buffer for the whole session, in PSRAM. This is the 8 MB
   * that makes the board worth buying. */
  wav_buf = (uint8_t *)ps_malloc(WAV_HEADER_LEN + REC_BUF_BYTES);
  if (!wav_buf) {
    gfx->setTextColor(RED);
    gfx->setTextSize(2);
    gfx->setCursor(10, 100);
    gfx->print("PSRAM alloc failed!");
    gfx->setTextSize(1);
    gfx->setCursor(10, 130);
    gfx->print("Tools > PSRAM > OPI PSRAM must be set.");
    while (1) delay(1000);
  }

  micInit();
  spkInit();

  gfx->setTextSize(1);
  gfx->setTextColor(YELLOW);
  gfx->setCursor(4, 4);
  gfx->printf("Connecting to %s ...", WIFI_SSID);
  Serial.printf("Connecting to %s ", WIFI_SSID);

  WiFi.mode(WIFI_STA);
  WiFi.begin(WIFI_SSID, WIFI_PASS);
  uint32_t t0 = millis();
  while (WiFi.status() != WL_CONNECTED && millis() - t0 < 20000) {
    delay(300);
    Serial.print(".");
  }
  Serial.println();

  clearChat();
  if (WiFi.status() == WL_CONNECTED) {
    Serial.printf("Connected, IP %s\n", WiFi.localIP().toString().c_str());
    chatBubble("Hold SPEAK and ask me anything.", false);
  } else {
    chatBubble("WiFi failed. Remember: the ESP32 is 2.4GHz only. Check secrets.h, then press RESET.", false);
    LED_ERROR();
  }
  drawBar("HOLD+TALK", gfx->color565(0, 90, 160));
}


/* ===========================================================================
 *  LOOP  —  one full conversation turn per button press
 * =========================================================================== */
void loop() {
  /* CLEAR button: edge-detected so one tap wipes once. Reading the panel
   * twice per loop (here and in speakButtonHeld) is fine - the GT911 just
   * reports its current state. */
  static bool tap_latch = false;
  static uint8_t tap_release = 0;
  if (state == ST_IDLE) {
    uint16_t cx, cy;
    if (getTouch(&cx, &cy)) {
      tap_release = 0;
      if (!tap_latch) {
        tap_latch = true;
        if (cx >= BTN_CLEAR_X && cx < BTN_CLEAR_X + BTN_CLEAR_W && cy >= BAR_Y) {
          clearChat();
          chatBubble("Hold SPEAK and ask me anything.", false);
        }
      }
    } else if (tap_latch && ++tap_release >= 4) {
      tap_latch = false;
      tap_release = 0;
    }

    /* live WiFi signal indicator, refreshed every 2 s while idle */
    static uint32_t last_wifi = 0;
    if (millis() - last_wifi > 2000) {
      last_wifi = millis();
      drawWifi();
    }
  }

  if (state == ST_IDLE && speakButtonHeld()) {

    /* ---- record ---- */
    state = ST_RECORDING;
    LED_LISTEN();
    drawBar("LISTENING...", gfx->color565(0, 60, 200));
    uint32_t t_rec = millis();
    size_t audio_bytes = recordWhileHeld();
    t_rec = millis() - t_rec;
    Serial.printf("Recorded %u bytes (%.1f s)\n", (unsigned)audio_bytes, audio_bytes / 32000.0);

    if (audio_bytes < SAMPLE_RATE / 2) {   // under a quarter second - a tap
      drawBar("HOLD+TALK", gfx->color565(0, 90, 160));
      LED_IDLE();
      state = ST_IDLE;
      return;
    }

    /* ---- speech to text ---- */
    state = ST_STT;
    LED_THINK();
    drawBar("HEARD YOU...", gfx->color565(150, 90, 0));
    uint32_t t_stt = millis();
    String question;
    if (!azureSTT(audio_bytes, question)) {
      /* Show the REAL cause on screen - no serial monitor needed. */
      char diag[96];
      snprintf(diag, sizeof(diag), "STT failed: %s | mic peak %.1f%%%s",
               g_stt_err, g_mic_peak_pct,
               ok_sd ? " | saved /stt_debug.wav" : "");
      chatBubble(diag, false);
      drawBar("HOLD+TALK", gfx->color565(0, 90, 160));
      LED_IDLE();
      state = ST_IDLE;
      return;
    }
    t_stt = millis() - t_stt;
    chatBubble(question.c_str(), true);
    Serial.printf("STT (%lu ms): %s\n", (unsigned long)t_stt, question.c_str());

    /* ---- think ---- */
    state = ST_LLM;
    drawBar("THINKING...", gfx->color565(150, 90, 0));
    uint32_t t_llm = millis();
    String answer;
    if (!deepseekChat(question, answer)) {
      char diag[96];
      snprintf(diag, sizeof(diag), "DeepSeek failed: %s", g_llm_err);
      chatBubble(diag, false);
      drawBar("HOLD+TALK", gfx->color565(0, 90, 160));
      LED_IDLE();
      state = ST_IDLE;
      return;
    }
    t_llm = millis() - t_llm;
    chatBubble(answer.c_str(), false);
    Serial.printf("LLM (%lu ms): %s\n", (unsigned long)t_llm, answer.c_str());

    /* ---- speak ----
     * Still amber here: the voice has to be synthesised and downloaded first
     * (a few seconds). azureTTSSpeak() itself flips the bar and LED to green
     * at the exact moment audio starts coming out of the speaker. */
    state = ST_TTS;
    LED_THINK();
    drawBar("GETTING VOICE", gfx->color565(150, 90, 0));
    uint32_t t_tts = millis();
    bool spoke = azureTTSSpeak(answer);
    t_tts = millis() - t_tts;

    /* Timing summary on serial - this feeds the "honest numbers" segment. */
    Serial.printf("TIMINGS  rec %.1fs | stt %lums | llm %lums | tts %lums%s\n",
                  audio_bytes / 32000.0, (unsigned long)t_stt,
                  (unsigned long)t_llm, (unsigned long)t_tts,
                  spoke ? "" : "  (TTS FAILED)");

    drawBar("HOLD+TALK", gfx->color565(0, 90, 160));
    LED_IDLE();
    state = ST_IDLE;
  }

  delay(20);
}

আপনাকে যা প্রয়োজন হতে পারে

সম্পদ ও রেফারেন্সসমূহ

ফাইলসমূহ📁

প্রয়োজনীয় ফাইল (.h)

  • secrets.h
    file for Makerfabs MaTouch AI ESP32S3 2.8" TFT Camera module
    secrets.h 0.01 MB

অন্যান্য ফাইলসমূহ

  • pins.h
    pins file for MaTouch AI ESP32S3 2.8" camera LCD touch screen.
    pins.h 0.01 MB

স্কিম্যাটিক

  • MaTouch_AI 2.8“ MaTouch AI ESP32S3 2.8" TFT ST7789V schematic
    The latest MaTouch AI board integrate I2S voice input/I2S speaker/ 3 million camera OV3660/ 320*240 resolution display, with ESP32S3 strong processor& Wifi ability, to make this board a good tool/platform for AI development with ESP32.
    MaTouch_AI 2.8“ SPI TFT ST7789V V1.1.PDF 0.15 MB