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" kamera Postavte si AI hlasového asistenta na ESP32-S3 (Azure + DeepSeek)
Podržte tlačidlo, položte otázku a doska odpovie nahlas
Kompletný hlasový asistent na jednej malej doske. Podržte tlačidlo SPEAK a položte otázku. Doska vás zaznamená oboma mikrofónmi, odošle zvuk do Microsoft Azure na prevod na text, odošle text do DeepSeek na premyslenie, odošle odpoveď späť do Azure na prevod na reč a prehrá ju cez vlastný reproduktor. Celá konverzácia sa zobrazí na obrazovke ako chatové bubliny.
Hovoriaci AI hlasový asistent bežiaci na doske MaTouch AI ESP32-S3
Čo sa stane od okamihu, keď stlačíte tlačidlo
Tu je celá cesta jednej otázky krok za krokom. Stojí za to si to prečítať raz, pretože všetko, čo vidíte na obrazovke a na LED, zodpovedá jednej z týchto fáz.
Stlačíte a PODRŽÍTE tlačidlo SPEAK. Je to hovorenie podržaním, nie klepnutím: nahrávanie trvá presne tak dlho, ako váš prst zostane dole, maximálne šesť sekúnd. Stavová LED sa zmení na modrú a tlačidlo zobrazuje LISTENING.
Obidva mikrofóny vás zaznamenajú. Doska vzorkuje 16 000-krát za sekundu zo stereo páru, spriemeruje dva kanály do jedného, aplikuje mierne zosilnenie a uloží výsledok do PSRAM. Počas rozprávania sa cez tlačidlo posúva indikátor priebehu. Dve sekundy reči sú približne 64 KB.
Uvoľníte tlačidlo. Nahrávanie sa zastaví. Doska zapíše 44-bajtovú WAV hlavičku na začiatok zvuku – táto malá značka je všetko, čo zmení surové vzorky na súbor, ktorý Azure prijme.
Zvuk ide do Azure Speech-to-Text. Nahráva sa v 4 KB častiach cez zabezpečené pripojenie a vráti sa ako jeden riadok textu. Vašich 64 KB zvuku sa zmenilo na približne 25 bajtov písma. LED sa zmení na jantárovú.
Vaša otázka sa zobrazí na obrazovke ako modrá chatová bublina, takže vidíte presne to, čo počulo – čo je užitočné, pretože nesprávne počuté slová vysvetľujú väčšinu zvláštnych odpovedí.
Text ide do DeepSeek. Doska odošle vašu otázku plus stálu inštrukciu, aby odpovede zostali na dve krátke vety. Model premýšľa – skutočne premýšľa, je to uvažovací model – a vráti odpoveď.
Odpoveď sa zobrazí na obrazovke ako sivá bublina. Môžete si ju prečítať skôr, ako ju počujete.
Odpoveď ide späť do Azure na vyslovenie. Doska požiada o surové 16 kHz PCM audio, čo je presne formát, ktorý chce jej zosilňovač, takže v tomto projekte nie je žiadny MP3 dekodér. Tlačidlo teraz zobrazuje GETTING VOICE a LED zostáva jantárová, pretože ešte nič nie je počuť.
Celý klip sa stiahne do PSRAM predtým, než sa prehrá čo i len jedna vzorka. Toto je dôležité – pozrite si poznámku nižšie.
Prehrávanie. V okamihu, keď sa zvuk odovzdá reproduktoru, LED sa zmení na zelenú a tlačidlo zobrazuje SPEAKING. Počujete odpoveď.
Prečo sa zvuk najprv stiahne namiesto prehrávania počas príchodu. Streamovanie priamo zo siete do reproduktora znie ako klopanie. Vyrovnávacia pamäť reproduktora pojme len asi desatinu sekundy a každá pauza v prenose WiFi dlhšia ako toto ju vyprázdni, čo spôsobí počuteľné klopanie. Stiahnutie celej odpovede do PSRAM najprv stojí približne sekundu navyše a odstráni všetky medzery. To je tiež dôvod, prečo displej zobrazuje GETTING VOICE predtým, než zobrazí SPEAKING – tieto dve fázy sú naozaj odlišné.
Ako dlho trvá každá fáza
Zmerané na skutočnom hardvéri pre jednoduchú otázku:
Fáza | Typický čas |
|---|---|
Nahrávanie | tak dlho, ako držíte tlačidlo |
Prevod reči na text (Azure) | približne 1,8 sekundy |
Premýšľanie (DeepSeek) | približne 1,8 sekundy pre jednoduchú otázku, oveľa dlhšie pre takú, ktorá si vyžaduje skutočné výpočty |
Získavanie hlasu (Azure) | približne 7 sekúnd – najväčší jednotlivý podiel |
Celkovo, od uvoľnenia po prvý zvuk | približne 11 sekúnd |
Každá výmena vytlačí svoje vlastné časy do sériového monitora, takže si môžete zmerať vlastné namiesto dôvery týmto. Ak to chcete rýchlejšie, najúčinnejšia zmena je požiadať o kratšie odpovede v SYSTEM_PROMPT – menej textu na vyslovenie znamená menej zvuku na syntézu a stiahnutie.
Doska sama nikdy ničomu nerozumie. Je to posol s dobrými ušami a dobrým hlasom – inteligencia sa prenajíma za sekundu.
Prečo práve tieto tri služby
Azure spracováva reč v oboch smeroch. Jeho prevod textu na reč dokáže vrátiť surové 16 kHz PCM, čo je presne to, čo chce čip reproduktora, takže v tomto projekte nie je žiadny MP3 dekodér. Jeho prevod reči na text prijíma obyčajný WAV v obyčajnom POST.
DeepSeek je konverzačný mozog. Je rýchly a stojí zlomok centu za odpoveď.
OpenAI sa tu nepoužíva – pozrite si projekt 05, kde robí prácu s videním.
Názvy modelov DeepSeek sa zmenili. Staré názvy deepseek-chat a deepseek-reasoner boli vyradené v júli 2026. Väčšina online návodov ich stále používa a vráti chybu. Aktuálne názvy sú deepseek-v4-flash a deepseek-v4-pro. Tento projekt používa v4-flash.
Pasca s uvažovacím modelom
DeepSeek v4-flash premýšľa predtým, než odpovie, a toto premýšľanie sa započítava do vášho limitu tokenov. Ak nastavíte LLM_MAX_TOKENS príliš nízko, celý rozpočet sa minie na uvažovanie, odpoveď sa vráti prázdna a doska nepovie nič. Preto je tu nastavená na 400. Náročné otázky tiež trvajú dlhšie – jednoduchá faktická odpoveď príde asi za dve sekundy, otázka, ktorá si vyžaduje skutočné výpočty, môže trvať oveľa dlhšie.
Čítanie stavovej LED
Farba | Význam |
|---|---|
Modrá | počúva vás |
Jantárová | cloud premýšľa, alebo sa načítava hlas |
Zelená | hovorí – zmení sa na zelenú presne v momente, keď sa začne zvuk |
Červená | niečo zlyhalo – skontrolujte sériový monitor |
Ovládacie prvky na obrazovke
Chat sa posúva ako telefónna konverzácia, najstaršie správy sa posúvajú hore a miznú. CLEAR ho vymaže. Indikátor sily WiFi signálu so skutočným údajom v dBm je v rohu, čo je užitočné, keď si kladiete otázku, či je pomalá odpoveď spôsobená sieťou alebo službou.
O doske MaTouch AI ESP32-S3 2.8"
Každý projekt na tejto stránke beží na MaTouch AI ESP32-S3 2.8" TFT ST7789V od Makerfabs. Je to all-in-one doska: farebný dotykový displej, 3 megapixelový fotoaparát, dva mikrofóny a skutočný zosilňovač reproduktora, všetko poháňané ESP32-S3 s 8 MB PSRAM. Práve táto kombinácia umožňuje, aby tieto AI projekty fungovali na jednej doske bez akéhokoľvek ďalšieho príslušenstva.
8 MB PSRAM je dôležitejších než ktorýkoľvek iný údaj tu. Umožňuje doske držať v pamäti súčasne snímku z fotoaparátu, niekoľko sekúnd nahratého zvuku alebo base64 zakódovanú fotografiu – nič z toho sa nezmestí do bežnej RAM pamäte ESP32.
Dokumentácia výrobcu: Makerfabs wiki stránka.
Kľúčové špecifikácie
Procesor: ESP32-S3, dvojjadrový 240 MHz, WiFi 2.4 GHz + Bluetooth 5.0
Pamäť: 16 MB flash, 8 MB PSRAM (vyžadovaná takmer každým projektom tu)
Displej: 2.8" IPS, 320×240, ovládač ST7789V, SPI
Dotykové ovládanie: GT911 kapacitné, sleduje 5 prstov naraz
Fotoaparát: OV3660, 3 megapixely, až 2048×1536
Mikrofóny: dva INMP441 I2S digitálne mikrofóny (skutočný stereo pár)
Reproduktor: MAX98357A trieda-D zosilňovač, 3.2 W do 4 Ω
Úložisko: slot na microSD kartu (SPI režim)
Napájanie: USB-C, JST konektor pre batériu, TP4056 nabíjačka, vypínač
Tiež na doske: WS2812B RGB LED, PCF8563T hodiny reálneho času so zálohovanou batériou a MAX17048 merač stavu batérie, ktorý nie je uvedený v oficiálnych špecifikáciách
Dva USB-C porty nie sú rovnaké. Reproduktor dosky zdieľa svoje signálové piny (IO19 a IO20) s natívnym USB portom, pretože tieto piny sú pevne zapojené USB dátové linky ESP32-S3. Vždy nahrávajte a napájajte cez CH340K USB-C port (ten vedľa tlačidla RESET) a nastavte USB CDC On Boot na Disabled. Ak použijete nesprávny port, zvuk sa bude správať nesprávne alebo nahrávanie zlyhá.
Nastavenia Arduino IDE
Tieto nastavenia sú dôležité. Väčšina problémov, ktoré ľudia hlásia s touto doskou, je spôsobená jedným z nich, a obnovia sa, keď zmeníte verziu jadra, preto ich po každej zmene znova skontrolujte.
Nastavenie | Hodnota |
|---|---|
Doska | ESP32S3 Dev Module |
Verzia jadra ESP32 | 2.0.17 |
PSRAM | OPI PSRAM |
Veľkosť flash | 16MB (128Mb) |
Schéma oddielov | 16M Flash (3MB APP/9.9MB FATFS) |
USB CDC On Boot | Disabled |
Rýchlosť nahrávania | 921600 |
Vymazať celú flash pred nahrávaním | Disabled |
Port | CH340K USB-C port |
Použite ESP32 jadro 2.0.17, nie 3.x. Espressif odstránil modely na detekciu tváre priamo v zariadení v jadre 3, takže projekty s tvárou sa tam neskompilujú. Ukotvenie na 2.0.17 zabezpečuje, že každý projekt na tejto stránke funguje s jednou konfiguráciou. V Boards Manager rozbaľovacia ponuka verzií vám umožňuje prepínať medzi nimi kedykoľvek chcete.
Použite GFX Library for Arduino verziu 1.5.6, nie 1.6.x. Verzie 1.6 sú vytvorené pre ESP32 jadro 3 a môžu zavesiť pri štarte na jadre 2.0.17. Ak vaša obrazovka zostane čierna po nahraní, toto je prvá vec, ktorú treba skontrolovať.
Požadované knižnice
Nainštalujte ich cez Tools → Manage Libraries v Arduino IDE. Čísla verzií sú dôležité – použite prosím uvedené.
Knižnica | Verzia | Autor |
|---|---|---|
GFX Library for Arduino | 1.5.6 | moononournation |
bb_captouch | 1.3.1 | Larry Bank |
ArduinoJson | 7.x | Benoit Blanchon |
Adafruit NeoPixel | akákoľvek nedávna | Adafruit |
Nastavenie secrets.h
Vaše údaje o WiFi a všetky API kľúče patria do secrets.h, ktorý je súčasťou súboru na stiahnutie s predvolenými hodnotami. Otvorte túto kartu v Arduino IDE a nahraďte ich vlastnými.
WiFi musí byť 2,4 GHz. ESP32-S3 nevidí sieť 5 GHz vôbec. Ak váš router kombinuje obe pásma pod jedným názvom (Asus to nazýva Smart Connect), buď to vypnite, alebo dajte pásmu 2,4 GHz vlastný názov a použite ho v secrets.h.
Získanie API kľúčov
Tento projekt komunikuje s cloudovou AI službou, takže potrebujete vlastný kľúč. Ak ste to nikdy nerobili, nebojte sa – je to rovnaký princíp ako heslo, ktoré identifikuje váš účet v službe. Trvá to pár minút, a to iba raz.
Kľúč nie je predplatné webovej stránky. Platenie za ChatGPT Plus napríklad neznamená, že získate API kľúč – tieto dve veci sú samostatné produkty so samostatnou fakturáciou. Potrebujete účet na vývojárskej platforme, ako je popísané nižšie.
Microsoft Azure Speech – na počúvanie a rozprávanie
Azure prevádza vašu reč na text a odpoveď späť na hlas. Bezplatná úroveň je dostatočne štedrá na všetko na tejto stránke.
Prejdite na portal.azure.com a prihláste sa pomocou účtu Microsoft (postačí bezplatný).
Ak ste Azure nikdy nepoužívali, uvidíte obrazovku Vitajte v Azure s tromi možnosťami. Vyberte Začať s bezplatnou skúšobnou verziou Azure – potrebujete predplatné, kým vám Azure dovolí čokoľvek vytvoriť. (Študenti by mali namiesto toho zvoliť Azure pre študentov: rovnaký výsledok, bez potreby karty.) Ignorujte Spravovať Microsoft Entra ID, čo je úplne niečo iné.
Kliknite na Vytvoriť zdroj, vyhľadajte Speech a vyberte Speech service vydaný spoločnosťou Microsoft.
Vyplňte formulár: ľubovoľnú skupinu zdrojov, ľubovoľný názov a vyberte Región blízko vás – zapíšte si tento región presne tak, ako sa zobrazuje, napríklad
eastus.Pre Pricing tier vyberte F0 (Free). To umožňuje približne päť hodín prevodu reči na text a pol milióna znakov prevodu textu na reč mesačne.
Kliknite na Review + create a potom na Create. Počkajte asi minútu a kliknite na Go to resource.
V ľavom menu otvorte Keys and Endpoint. Skopírujte KEY 1 a Location/Region.
Vložte ich do secrets.h ako AZURE_SPEECH_KEY a AZURE_REGION. Pre AZURE_STT_HOST použite <región>.stt.speech.microsoft.com – takže s regiónom eastus to bude eastus.stt.speech.microsoft.com.
O kreditnej karte. Bezplatná skúšobná verzia Azure žiada kartu na overenie vašej totožnosti. Nič vám neúčtuje. Získate kredit 200 USD na 30 dní a potom sa účet presunie na Pay-As-You-Go – ale úroveň F0 Speech zostáva bezplatná, mesiac čo mesiac, a všetko v týchto projektoch sa do nej pohodlne zmestí. Ak nechcete uviesť kartu vôbec a ste študent, možnosť Azure pre študentov vám poskytne kredit bez nej.
Musí to byť zdroj „Speech service“. Kľúč zo zdroja Translator, Language alebo všeobecného Cognitive Services vyzerá identicky a je úplne platný – ale každá požiadavka na reč vráti chybu 401. Toto nás chytilo počas testovania a stálo nás to hodinu. Ak reč zlyhá s chybou 401, zatiaľ čo kľúč vyzerá správne, skontrolujte, aký druh zdroja ste vytvorili.
DeepSeek – mysliaca časť
DeepSeek je jazykový model, ktorý skutočne odpovedá na vašu otázku. Je lacný – kredit v hodnote niekoľkých dolárov pokryje tisíce odpovedí.
Prejdite na platform.deepseek.com a vytvorte si účet.
Otvorte API keys v menu a kliknite na Create new API key.
Skopírujte ho okamžite. Zobrazí sa iba raz a už nikdy – ak ho stratíte, vymažte tento kľúč a vytvorte nový.
Pridajte malý kredit v časti Top up. Neexistuje bezplatná úroveň, ale najmenší kredit vydrží pri tomto používaní veľmi dlho.
Vložte kľúč do secrets.h ako DEEPSEEK_KEY. Začína sa na sk-.
Názvy modelov sa zmenili v júli 2026. Staré deepseek-chat a deepseek-reasoner boli vyradené, takže väčšina návodov, ktoré nájdete online, zlyhá s chybou 400. Použite deepseek-v4-flash, ktorý už tieto projekty nastavujú.
Koľko stojí prevádzka
Veľmi málo, ale nie je to zadarmo, a mali by ste približne vedieť, čo míňate, skôr než necháte projekt bežať.
Služba | Približná cena |
|---|---|
Azure Speech | bezplatná úroveň pokrýva asi 5 hodín počúvania a 0,5 M znakov rozprávania mesačne |
DeepSeek | zlomok centu za odpoveď – tisíce odpovedí za pár dolárov |
OpenAI vision | približne cent alebo dva za obrázok, v závislosti od modelu |
Ceny sa menia, takže to berte ako orientačný prehľad, nie ako ponuku. Každá z týchto služieb má stránku s používaním, kde môžete sledovať, čo ste minuli, a všetky umožňujú nastaviť limit výdavkov – čo sa oplatí urobiť hneď prvý deň.
Svoje kľúče uchovávajte v súkromí. Každý, kto ich má, môže minúť vaše peniaze. Nevkladajte ich do videa, snímky obrazovky, príspevku na fóre ani do verejného úložiska kódu. Ak je kľúč niekedy odhalený, vymažte ho na webovej stránke poskytovateľa a vytvorte nový - trvá to sekundy a je to jediná skutočná oprava.
Riešenie problémov
Príznak | Príčina a oprava |
|---|---|
Obrazovka zostáva čierna | Nesprávna verzia knižnice GFX (použite 1.5.6) alebo nesprávne nastavenia dosky. |
|
|
Nič sa nenahráva / žiadny port COM | Nesprávny port USB-C alebo ovládač CH340 nie je nainštalovaný. |
Kamera zlyhá a nikdy sa nezotaví | Resetovací vodič kamery je pripojený k tlačidlu RESET na doske, takže softvér ju nemôže reštartovať. Stlačte RESET. Ak stále zlyháva, znova zasuňte plochý kábel kamery. |
Stiahnite si kód
Kompletný Arduino náčrt pre tento projekt spolu s pins.h a všetkým ostatným, čo potrebuje, je k dispozícii na stiahnutie zadarmo.
Rozbaľte ho, otvorte súbor .ino v Arduino IDE, skontrolujte vyššie uvedené nastavenia a nahrajte cez port CH340K USB-C.
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