This tutorial is part of: Makerfabs MaTouch AI ESP32S3 2.8" Camera
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.
Makerfabs MaTouch ESP32-S3 2.8" камера Изградете AI гласовен асистент на ESP32-S3 (Azure + DeepSeek)
Го држите и задржувате копчето SPEAK. Тоа е „држи-за-зборување“, не „допре-за-зборување“: снимањето трае точно онолку колку што прстот останува на копчето, до шест секунди. LED-светлото станува сино, а копчето покажува LISTENING (СЛУШАЊЕ).
Двата микрофони ве снимаат. Плочката зема примероци 16.000 пати во секунда од стерео парчето, ги просекува двата канали во еден, применува малку засилување и го складира резултатот во PSRAM. Лента за напредок лази преку копчето додека зборувате. Две секунди говор се околу 64 KB.
Го отпуштате копчето. Снимањето запира. Плочката запишува 44-бајтен WAV-заглавие на почетокот на аудиото – таа мала ознака е сè што ги претвора суровите примероци во датотека што Azure ќе ја прифати.
Аудиото оди до Azure Speech-to-Text. Се прикачува во парчиња од 4 KB преку безбедна врска и се враќа како една линија текст. Вашите 64 KB звук станале околу 25 бајти пишување. LED-светлото станува килибарно.
Вашето прашање се појавува на екранот како син балон за разговор, за да видите точно што слушнало – што е корисно, бидејќи погрешно чуените зборови објаснуваат повеќето чудни одговори.
Текстот оди до DeepSeek. Плочката го испраќа вашето прашање плус постојана инструкција да ги задржи одговорите на две кратки реченици. Моделот размислува – навистина размислува, тој е модел за расудување – и враќа одговор.
Одговорот се појавува на екранот како сив балон. Можете да го прочитате пред да го чуете.
Одговорот се враќа во Azure за да биде изговорен. Плочката бара сурово 16 kHz PCM аудио, што е точно форматот што го сака нејзиниот засилувач, па затоа нема MP3-декодер никаде во овој проект. Копчето сега покажува GETTING VOICE (ДОБИВАЊЕ ГЛАС), а LED-светлото останува килибарно, бидејќи ништо уште не се слуша.
Целото снимка се презема во PSRAM пред да се пушти ниту еден примерок. Ова е важно – видете ја белешката подолу.
Репродукција. Во моментот кога аудиото ќе се предаде на звучникот, LED-светлото станува зелено, а копчето покажува SPEAKING (ЗБОРУВАЊЕ). Го слушате одговорот.
Зошто аудиото прво се презема, наместо да се пушта додека пристигнува. Директното стримување од мрежата во звучникот звучи како тропање. Баферот на звучникот држи само околу десетина секунда, а секоја пауза во WiFi-преносот подолга од тоа го празни, создавајќи звучно тропање. Преземањето на целиот одговор во PSRAM прво чини приближно една секунда дополнително чекање и ги отстранува сите празнини. Затоа и екранот покажува GETTING VOICE пред да покаже SPEAKING – двете се навистина различни фази.
Колку време трае секоја фаза
Измерено на вистински хардвер, за едноставно прашање:
Фаза | Типично време |
|---|---|
Снимање | колку што го држите копчето |
Говор-во-текст (Azure) | околу 1,8 секунди |
Размислување (DeepSeek) | околу 1,8 секунди за едноставно прашање, многу подолго за она што бара вистинско разработување |
Преземање на гласот (Azure) | околу 7 секунди – најголемиот дел |
Вкупно, од отпуштање до прв звук | приближно 11 секунди |
Секоја размена ги печати своите времиња на серискиот монитор, па можете да ги измерите вашите наместо да им верувате на овие. Ако сакате побрзо, најефективната промена е да барате пократки одговори во SYSTEM_PROMPT – помалку текст за изговарање значи помалку аудио за синтетизирање и преземање.
Самата плочка никогаш ништо не разбира. Таа е гласник со добри уши и добар глас – интелигенцијата се изнајмува по секунда.
Зошто овие три услуги
Azure го обработува говорот на влез и излез. Нејзиниот текст-во-говор може да врати сурово 16 kHz PCM, што е точно она што го сака чипот на звучникот, па затоа нема MP3-декодер никаде во овој проект. Нејзиниот говор-во-текст прифаќа обичен WAV во обичен POST.
DeepSeek е мозокот за разговор. Брз е и чини дел од цент по одговор.
OpenAI не се користи тука – видете го проектот 05, каде што ја врши визуелната работа.
Имињата на DeepSeek моделите се променети. Старите имиња deepseek-chat и deepseek-reasoner беа повлечени во јули 2026. Повеќето онлајн туторијали сè уште ги користат и ќе вратат грешка. Тековните имиња се deepseek-v4-flash и deepseek-v4-pro. Овој проект користи v4-flash.
Замката со моделот за расудување
DeepSeek v4-flash размислува пред да одговори, и тоа размислување се одзема од вашиот лимит на токени. Ако поставите LLM_MAX_TOKENS премногу ниско, целиот буџет се троши на расудување, одговорот се враќа празен, и таблата не кажува ништо. Тука е поставено на 400 поради таа причина. Тешките прашања исто така траат подолго - едноставен факт одговара за околу две секунди, прашање што бара вистинска разработка може да трае многу подолго.
Читање на статусното светло
Боја | Значење |
|---|---|
Сино | ве слуша |
Килибарно | облакот размислува, или гласот се презема |
Зелено | зборува - станува зелено во точниот момент кога звукот започнува |
Црвено | нешто не успеа - проверете го серискиот монитор |
Контроли на екранот
Разговорот се движи како телефонски разговор, најстарите пораки се движат нагоре и исчезнуваат. CLEAR го брише. Мерач на WiFi сигнал со вистинското dBm читање се наоѓа во аголот, што е корисно кога се прашувате дали бавниот одговор е мрежата или услугата.
За MaTouch AI ESP32-S3 2.8" таблата
Секој проект на оваа страница работи на MaTouch AI ESP32-S3 2.8" TFT ST7789V од Makerfabs. Тоа е се-во-едно табла: екран на допир во боја, камера од 3 мегапиксели, два микрофони и вистински засилувач за звучници, сите управувани од ESP32-S3 со 8 MB PSRAM. Токму таа комбинација ги прави овие AI проекти можни на една табла без ништо друго прикачено.
8 MB PSRAM е поважно од било кој друг број овде. Тоа е она што ѝ овозможува на таблата да држи кадар од камерата, неколку секунди снимен аудио, или base64-кодирана фотографија во меморијата истовремено - ништо од тоа не се вклопува во нормалната RAM меморија на ESP32.
Документација од производителот: Makerfabs wiki страница.
Клучни спецификации
Процесор: ESP32-S3, двојно јадро 240 MHz, WiFi 2.4 GHz + Bluetooth 5.0
Меморија: 16 MB flash, 8 MB PSRAM (потребно за речиси секој проект овде)
Екран: 2.8" IPS, 320×240, ST7789V драјвер, SPI
Допир: GT911 капацитивен, следи 5 прста истовремено
Камера: OV3660, 3 мегапиксели, до 2048×1536
Микрофони: два INMP441 I2S дигитални микрофони (вистински стерео пар)
Звучник: MAX98357A класа-D засилувач, 3.2 W во 4 Ω
Складирање: microSD картичка слот (SPI режим)
Напојување: USB-C, JST конектор за батерија, TP4056 полнач, прекинувач за напојување
Исто така на таблата: WS2812B RGB LED, PCF8563T часовник во реално време со батерија, и MAX17048 мерач на батерија што не е наведен во официјалните спецификации
Двата USB-C порта не се исти. Звучникот на таблата ги дели своите сигнални пинови (IO19 и IO20) со нативниот USB порт, бидејќи тие пинови се жично поврзаните USB линии за податоци на ESP32-S3. Секогаш поставувајте и напојувајте преку CH340K USB-C портот (оној до RESET копчето), и поставете USB CDC On Boot на Disabled. Ако го користите погрешниот порт, аудиото ќе работи лошо или поставувањата ќе пропаднат.
Arduino IDE поставки
Овие поставки се важни. Повеќето проблеми што луѓето ги пријавуваат со оваа табла се една од овие што е погрешна, и тие се ресетираат кога ја менувате верзијата на јадрото, па проверете ги повторно по секоја промена.
Поставка | Вредност |
|---|---|
Табла | ESP32S3 Dev Module |
ESP32 верзија на јадрото | 2.0.17 |
PSRAM | OPI PSRAM |
Големина на Flash | 16MB (128Mb) |
Шема на партиции | 16M Flash (3MB APP/9.9MB FATFS) |
USB CDC On Boot | Disabled |
Брзина на поставување | 921600 |
Избриши целиот Flash пред поставување | Disabled |
Порт | CH340K USB-C портот |
Користете ESP32 јадро 2.0.17, не 3.x. Espressif ги отстрани моделите за откривање лица на уредот во јадрото 3, па проектите за лица нема да се компајлираат таму. Фиксирањето на 2.0.17 ги одржува сите проекти на оваа страница функционални со една конфигурација. Во Boards Manager, паѓачкото мени за верзија ви овозможува да префрлате напред-назад кога сакате.
Користете GFX Library for Arduino верзија 1.5.6, не 1.6.x. Изданијата 1.6 се направени за ESP32 јадро 3 и можат да замрзнат при стартување на јадро 2.0.17. Ако вашиот екран остане црн по поставувањето, ова е првото нешто што треба да го проверите.
Потребни библиотеки
Инсталирајте ги преку Tools → Manage Libraries во Arduino IDE. Броевите на верзии се важни - ве молиме користете ги наведените.
Библиотека | Верзија | Автор |
|---|---|---|
GFX Library for Arduino | 1.5.6 | moononournation |
bb_captouch | 1.3.1 | Larry Bank |
ArduinoJson | 7.x | Benoit Blanchon |
Adafruit NeoPixel | било која скорешна | Adafruit |
Поставување на secrets.h
Вашите WiFi детали и сите API клучеви одат во secrets.h, кој е вклучен во преземањето со вредности за пополнување. Отворете го тој таб во Arduino IDE и заменете ги со вашите.
WiFi мора да биде 2.4 GHz. ESP32-S3 воопшто не може да види 5 GHz мрежа. Ако вашиот рутер ги комбинира двете фреквенции под едно име (Asus ова го нарекува Smart Connect), или исклучете го тоа или дајте му на 2.4 GHz опсегот свое име и користете го тоа во secrets.h.
Добивање на вашите API клучеви
Овој проект комуницира со облачна AI услуга, па затоа ви треба ваш сопствен клуч. Ако никогаш не сте го направиле ова, не грижете се - тоа е иста идеја како лозинка што ја идентификува вашата сметка пред услугата. Потребни се неколку минути, еднаш.
Клучот не е претплата на веб-страница. Плаќањето за ChatGPT Plus, на пример, не ви дава API клуч - тие се две одделни производи со одделно наплаќање. Ви треба сметка на развојната платформа, опишана подолу.
Microsoft Azure Speech - за слушање и зборување
Azure ги претвора вашите зборови во текст и го претвора одговорот назад во глас. Бесплатниот план е доволно дарежлив за сè на оваа страница.
Одете на portal.azure.com и најавете се со Microsoft сметка (бесплатна е сосема во ред).
Ако никогаш не сте користеле Azure, ќе видите екран Добредојдовте во Azure со три опции. Изберете Започнете со Azure бесплатна пробна верзија - ви треба претплата пред Azure да ви дозволи да креирате било што. (Студентите треба да изберат Azure за студенти наместо тоа: ист резултат, без потреба од картичка.) Игнорирајте го Управување со Microsoft Entra ID, што е сосема нешто друго.
Кликнете Креирај ресурс, пребарајте Speech и изберете Speech услуга објавена од Microsoft.
Пополнете го формуларот: било која ресурсна група, било кое име, и изберете Регион блиску до вас - запишете го тој регион точно како што се појавува, на пример
eastus.За Ценовен план изберете F0 (Бесплатен). Тоа овозможува околу пет часа говор-во-текст и половина милион знаци текст-во-говор секој месец.
Кликнете Прегледај + креирај, па Креирај. Почекајте околу една минута, па кликнете Оди на ресурс.
Во левото мени отворете Клучеви и крајна точка. Копирајте го КЛУЧ 1 и Локација/Регион.
Ставете ги тие во secrets.h како AZURE_SPEECH_KEY и AZURE_REGION. За AZURE_STT_HOST, користете <регион>.stt.speech.microsoft.com - значи со регионот eastus тоа е eastus.stt.speech.microsoft.com.
За кредитната картичка. Azure бесплатната пробна верзија бара картичка за да го потврди вашиот идентитет. Не ве наплаќа. Добивате $200 кредит за 30 дена, и после тоа сметката преминува на Плати-колку-користиш - но F0 Speech планот останува бесплатен, месец по месец, и сè во овие проекти удобно се вклопува во него. Ако претпочитате воопшто да не дадете картичка и сте студент, опцијата Azure за студенти ви дава кредит без неа.
Мора да биде „Speech услуга“ ресурс. Клуч од Translator, Language или општ Cognitive Services ресурс изгледа идентично и е сосема валиден - но секој говорен барање враќа грешка 401. Ова не фати за време на тестирањето и не чинеше еден час. Ако говорот не успее со 401 додека клучот изгледа точен, проверете каков вид ресурс сте креирале.
DeepSeek - делот што размислува
DeepSeek е јазичниот модел што всушност одговара на вашето прашање. Евтин е - неколку долари кредит покриваат илјадници одговори.
Одете на platform.deepseek.com и креирајте сметка.
Отворете API клучеви во менито и кликнете Креирај нов API клуч.
Копирајте го веднаш. Се прикажува само еднаш и никогаш повторно - ако го изгубите, избришете го тој клуч и направете друг.
Додадете мала сума кредит под Надополни. Нема бесплатен план, но најмалото надополнување трае многу долго при оваа употреба.
Ставете го клучот во secrets.h како DEEPSEEK_KEY. Започнува со sk-.
Имињата на моделите се променети во јули 2026. Старите deepseek-chat и deepseek-reasoner беа повлечени, па повеќето туторијали што ќе ги најдете онлајн ќе не успеат со грешка 400. Користете deepseek-v4-flash, што е веќе поставено во овие проекти.
Што чини да се работи
Многу малку, но не е бесплатно, и треба грубо да знаете што трошите пред да оставите проект да работи.
Услуга | Приближна цена |
|---|---|
Azure Speech | бесплатниот план покрива околу 5 часа слушање и 0.5 М знаци зборување месечно |
DeepSeek | дел од цент по одговор - илјадници одговори за неколку долари |
OpenAI vision | приближно еден или два цента по слика, во зависност од моделот |
Цените се менуваат, па третирајте ги овие како водич, а не како понуда. Секоја од овие услуги има страница за користење каде што можете да гледате што сте потрошиле, и сите ви дозволуваат да поставите лимит за трошење - што вреди да се направи од првиот ден.
Чувајте ги вашите клучеви приватни. Секој што ги има може да ги потроши вашите пари. Не ги ставајте во видео, слика од екран, форумска објава или јавен коден репозиториум. Ако клуч некогаш е изложен, избришете го на веб-страницата на давателот и креирајте нов - тоа трае секунди, и тоа е единственото вистинско решение.
Решавање проблеми
Симптом | Причина и решение |
|---|---|
Екранот останува црн | Погрешна верзија на GFX библиотеката (користете 1.5.6) или погрешни поставки за плочката. |
|
|
Ништо не се поставува / нема COM порт | Погрешен USB-C порт, или драјверот CH340 не е инсталиран. |
Камерата откажува и никогаш не се опоравува | Линијата за ресетирање на камерата е поврзана со копчето RESET на плочката, па софтверот не може да ја рестартира. Притиснете RESET. Ако сè уште откажува, повторно поставете го кабелот на камерата. |
Преземете го кодот
Целосната Arduino скица за овој проект, заедно со pins.h и сè друго што е потребно, е бесплатна за преземање.
Отпакувајте ја, отворете ја датотеката .ino во Arduino IDE, проверете ги поставките погоре и поставете ја преку CH340K USB-C портот.
This tutorial is part of: Makerfabs MaTouch AI ESP32S3 2.8" Camera
/*
* ===========================================================================
* 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("&", "&");
safe.replace("<", "<");
safe.replace(">", ">");
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);
}
Things you might need
-
OtherProduct page for MaTouch AI ESP32S3 2.8" TFT ST7789Vmakerfabs.com
Resources & references
-
DocumentationMakerfabs MaTouch ESP32-S3 2.8" Camera and Touchscreen: user's manualwiki.makerfabs.com
-
Documentation
-
DocumentationProduct page for MaTouch AI ESP32S3 2.8" TFT ST7789Vmakerfabs.com
-
DownloadArduino GFX Library on Githubgithub.com
Files📁
Required File (.h)
Other Files
Schematic
-
MaTouch_AI 2.8“ MaTouch AI ESP32S3 2.8" TFT ST7789V schematicThe 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.PDF0.15 MB