Search Code

เมกเกอร์แฟบส์ MaTouch ESP32-S3 2.8 นิ้ว กล้อง สร้างผู้ช่วยเสียง AI บน ESP32-S3 (Azure + DeepSeek)

เมกเกอร์แฟบส์ MaTouch ESP32-S3 2.8 นิ้ว กล้อง สร้างผู้ช่วยเสียง AI บน ESP32-S3 (Azure + DeepSeek)

กดปุ่มค้างไว้ ถามคำถาม แล้วบอร์ดจะตอบออกมาเป็นเสียง

ผู้ช่วยเสียงแบบครบวงจรบนบอร์ดขนาดเล็กเพียงหนึ่งเดียว กดปุ่ม SPEAK ค้างไว้แล้วถามคำถาม บอร์ดจะบันทึกเสียงคุณด้วยไมโครโฟนทั้งสองตัว ส่งเสียงไปยัง Microsoft Azure เพื่อแปลงเป็นข้อความ ส่งข้อความนั้นไปยัง DeepSeek เพื่อคิดคำตอบ ส่งคำตอบกลับไปยัง Azure เพื่อแปลงเป็นเสียงพูด และเล่นผ่านลำโพงในตัว บทสนทนาทั้งหมดจะปรากฏบนหน้าจอเป็นฟองแชท

Talking AI Voice Assistant running on the MaTouch AI ESP32-S3 board ผู้ช่วยเสียง AI แบบพูดคุยที่ทำงานบนบอร์ด MaTouch AI ESP32-S3

สิ่งที่เกิดขึ้นตั้งแต่วินาทีที่คุณกดปุ่ม

นี่คือเส้นทางทั้งหมดของคำถามหนึ่งข้อ ทีละขั้นตอน คุ้มค่าที่จะอ่านสักครั้ง เพราะทุกสิ่งที่คุณเห็นบนหน้าจอและบน LED จะสอดคล้องกับขั้นตอนใดขั้นตอนหนึ่งเหล่านี้

  1. คุณกดและกดค้างปุ่ม SPEAK เป็นแบบกดค้างเพื่อพูด ไม่ใช่แตะเพื่อพูด: การบันทึกจะทำงานตราบเท่าที่นิ้วของคุณกดอยู่ สูงสุดหกวินาที ไฟ LED สถานะจะเปลี่ยนเป็นสีน้ำเงิน และปุ่มจะแสดงคำว่า LISTENING

  2. ไมโครโฟนทั้งสองตัวบันทึกเสียงคุณ บอร์ดสุ่มตัวอย่าง 16,000 ครั้งต่อวินาทีจากคู่สเตอริโอ หาค่าเฉลี่ยของสองช่องสัญญาณเป็นช่องเดียว ปรับเกนเล็กน้อย และเก็บผลลัพธ์ไว้ใน PSRAM แถบความคืบหน้าจะค่อยๆ เคลื่อนผ่านปุ่มขณะที่คุณพูด เสียงพูดสองวินาทีมีขนาดประมาณ 64 KB

  3. คุณปล่อยปุ่ม การบันทึกหยุดลง บอร์ดเขียนส่วนหัว WAV ขนาด 44 ไบต์ไว้ที่ด้านหน้าของไฟล์เสียง - ป้ายกำกับเล็กๆ นั้นคือสิ่งที่เปลี่ยนตัวอย่างเสียงดิบให้เป็นไฟล์ที่ Azure จะยอมรับ

  4. เสียงถูกส่งไปยัง Azure Speech-to-Text ไฟล์ถูกอัปโหลดเป็นชิ้นส่วนขนาด 4 KB ผ่านการเชื่อมต่อที่ปลอดภัย และกลับมาเป็นข้อความหนึ่งบรรทัด เสียง 64 KB ของคุณกลายเป็นข้อความประมาณ 25 ไบต์ LED เปลี่ยนเป็นสีเหลืองอำพัน

  5. คำถามของคุณปรากฏบนหน้าจอ เป็นฟองแชทสีน้ำเงิน เพื่อให้คุณเห็นได้ชัดเจนว่าระบบได้ยินอะไร - ซึ่งมีประโยชน์ เพราะคำที่ฟังผิดอธิบายคำตอบแปลกๆ ส่วนใหญ่ได้

  6. ข้อความถูกส่งไปยัง DeepSeek บอร์ดส่งคำถามของคุณพร้อมคำสั่งประจำให้จำกัดคำตอบไว้ที่สองประโยคสั้นๆ โมเดลจะคิด - คิดจริงๆ เพราะเป็นโมเดลแบบใช้เหตุผล - และส่งคำตอบกลับมา

  7. คำตอบปรากฏบนหน้าจอ เป็นฟองสีเทา คุณสามารถอ่านได้ก่อนที่จะได้ยิน

  8. คำตอบถูกส่งกลับไปยัง Azure เพื่อแปลงเป็นเสียงพูด บอร์ดขอเสียง PCM ดิบที่ 16 kHz ซึ่งเป็นรูปแบบที่แอมพลิฟายเออร์ต้องการพอดี ดังนั้นจึงไม่มีตัวถอดรหัส MP3 ในโปรเจกต์นี้เลย ปุ่มตอนนี้แสดงคำว่า GETTING VOICE และไฟ LED ยังคงเป็นสีเหลืองอำพัน เพราะยังไม่มีเสียงใดๆ ให้ได้ยิน

  9. คลิปเสียงทั้งหมดถูกดาวน์โหลดลงใน PSRAM ก่อนที่จะเล่นตัวอย่างเสียงแม้แต่ตัวอย่างเดียว สิ่งนี้สำคัญ - ดูหมายเหตุด้านล่าง

  10. การเล่นเสียง ทันทีที่เสียงถูกส่งไปยังลำโพง LED จะเปลี่ยนเป็นสีเขียว และปุ่มจะแสดงคำว่า SPEAKING คุณจะได้ยินคำตอบ

เหตุใดจึงดาวน์โหลดเสียงก่อนแทนที่จะเล่นทันทีที่มาถึง การสตรีมจากเครือข่ายตรงเข้าลำโพงจะให้เสียงเหมือนเสียงเคาะ บัฟเฟอร์ของลำโพงเก็บเสียงได้เพียงประมาณหนึ่งในสิบของวินาที และทุกครั้งที่การถ่ายโอน WiFi หยุดชะงักนานกว่านั้น บัฟเฟอร์จะว่างเปล่า ทำให้เกิดเสียงเคาะที่ได้ยิน การดาวน์โหลดคำตอบทั้งหมดลงใน PSRAM ก่อนต้องใช้เวลารอเพิ่มอีกประมาณหนึ่งวินาที แต่ช่วยขจัดช่องว่างทั้งหมด นั่นคือเหตุผลที่จอแสดงผลบอกว่า GETTING VOICE ก่อนที่จะบอกว่า SPEAKING - ทั้งสองเป็นขั้นตอนที่แตกต่างกันจริงๆ

แต่ละขั้นตอนใช้เวลานานเท่าใด

วัดจากฮาร์ดแวร์จริง สำหรับคำถามง่ายๆ:

ขั้นตอน

เวลาโดยทั่วไป

การบันทึกเสียง

ตราบเท่าที่คุณกดปุ่มค้างไว้

การแปลงเสียงเป็นข้อความ (Azure)

ประมาณ 1.8 วินาที

การคิด (DeepSeek)

ประมาณ 1.8 วินาทีสำหรับคำถามง่ายๆ นานกว่านั้นมากสำหรับคำถามที่ต้องคำนวณจริง

การดึงเสียง (Azure)

ประมาณ 7 วินาที - เป็นส่วนที่ใหญ่ที่สุด

รวมทั้งหมด ตั้งแต่ปล่อยปุ่มจนถึงเสียงแรก

ประมาณ 11 วินาที

ทุกการสนทนาจะพิมพ์เวลาของตัวเองลงในซีเรียลมอนิเตอร์ เพื่อให้คุณวัดค่าได้ด้วยตัวเองแทนที่จะเชื่อตัวเลขเหล่านี้ หากต้องการให้เร็วขึ้น การเปลี่ยนแปลงที่มีประสิทธิภาพที่สุดคือขอคำตอบที่สั้นลงใน SYSTEM_PROMPT - ข้อความที่ต้องพูดน้อยลงหมายถึงเสียงที่ต้องสังเคราะห์และดาวน์โหลดน้อยลง

ตัวบอร์ดเองไม่เคยเข้าใจอะไรเลย มันเป็นเพียงผู้ส่งสารที่มีหูที่ดีและเสียงที่ดี - ความฉลาดถูกเช่าเป็นรายวินาที

เหตุใดจึงใช้บริการทั้งสามนี้

  • Azure จัดการเสียงพูดเข้าและออก การแปลงข้อความเป็นเสียงสามารถส่งคืนเสียง PCM ดิบที่ 16 kHz ซึ่งเป็นสิ่งที่ชิปลำโพงต้องการพอดี ดังนั้นจึงไม่มีตัวถอดรหัส MP3 ในโปรเจกต์นี้เลย การแปลงเสียงเป็นข้อความรับไฟล์ WAV ธรรมดาผ่านการ POST ธรรมดา

  • DeepSeek เป็นสมองของการสนทนา มันเร็วและมีค่าใช้จ่ายเพียงเศษเสี้ยวของเซนต์ต่อคำตอบ

  • OpenAI ไม่ได้ใช้ในโปรเจกต์นี้ - ดูโปรเจกต์ 05 ซึ่งใช้สำหรับงานด้านภาพ

ชื่อโมเดล DeepSeek เปลี่ยนไป ชื่อเก่า deepseek-chat และ deepseek-reasoner ถูกยกเลิกในเดือนกรกฎาคม 2026 บทช่วยสอนส่วนใหญ่ในอินเทอร์เน็ตยังคงใช้ชื่อเหล่านี้และจะส่งคืนข้อผิดพลาด ชื่อปัจจุบันคือ deepseek-v4-flash และ deepseek-v4-pro โปรเจกต์นี้ใช้ v4-flash

กับดักของโมเดลแบบใช้เหตุผล

DeepSeek v4-flash คิดก่อนที่จะตอบ และการคิดนั้นนับรวมอยู่ในโควต้าโทเค็นของคุณ หากตั้งค่า LLM_MAX_TOKENS ต่ำเกินไป งบประมาณทั้งหมดจะหมดไปกับการใช้เหตุผล คำตอบจะกลับมาว่างเปล่า และบอร์ดจะไม่พูดอะไรเลย ด้วยเหตุนี้จึงตั้งไว้ที่ 400 ที่นี่ คำถามยากๆ ก็ใช้เวลานานกว่าเช่นกัน - คำตอบข้อเท็จจริงง่ายๆ ใช้เวลาประมาณสองวินาที แต่คำถามที่ต้องคำนวณจริงอาจใช้เวลานานกว่านั้นมาก

การอ่านไฟแสดงสถานะ

สี

ความหมาย

สีน้ำเงิน

กำลังฟังคุณ

สีเหลืองอำพัน

คลาวด์กำลังคิด หรือกำลังดึงเสียง

สีเขียว

กำลังพูด - จะเปลี่ยนเป็นสีเขียวในจังหวะที่เสียงเริ่มออกพอดี

สีแดง

มีบางอย่างล้มเหลว - ตรวจสอบซีเรียลมอนิเตอร์

ตัวควบคุมบนหน้าจอ

แชทจะเลื่อนเหมือนการสนทนาทางโทรศัพท์ ข้อความเก่าจะเลื่อนขึ้นและออกไป CLEAR จะล้างทั้งหมด มาตรวัดสัญญาณ WiFi พร้อมค่า dBm จริงอยู่ที่มุม ซึ่งมีประโยชน์เมื่อคุณสงสัยว่าการตอบช้าเกิดจากเครือข่ายหรือบริการ

เกี่ยวกับบอร์ด MaTouch AI ESP32-S3 2.8"

ทุกโปรเจกต์ในหน้านี้ทำงานบน MaTouch AI ESP32-S3 2.8" TFT ST7789V จาก Makerfabs เป็นบอร์ดแบบครบวงจร: หน้าจอสัมผัสสี กล้อง 3 เมกะพิกเซล ไมโครโฟนสองตัว และแอมป์ลำโพงจริง ทั้งหมดขับเคลื่อนด้วย ESP32-S3 ที่มี PSRAM 8 MB การผสมผสานนี้เองที่ทำให้โปรเจกต์ AI เหล่านี้เป็นไปได้บนบอร์ดเดียวโดยไม่ต้องต่ออุปกรณ์อื่นเพิ่ม

PSRAM 8 MB มีความสำคัญมากกว่าตัวเลขอื่นๆ ทั้งหมดในหน้านี้ มันคือสิ่งที่ทำให้บอร์ดสามารถเก็บเฟรมกล้อง เสียงที่บันทึกไว้ไม่กี่วินาที หรือรูปภาพที่เข้ารหัส base64 ในหน่วยความจำพร้อมกันได้ - ซึ่งไม่มีสิ่งใดที่พอดีกับ RAM ปกติของ ESP32

เอกสารจากผู้ผลิต: หน้า wiki ของ Makerfabs

ข้อมูลจำเพาะหลัก

  • โปรเซสเซอร์: ESP32-S3, dual core 240 MHz, WiFi 2.4 GHz + Bluetooth 5.0

  • หน่วยความจำ: แฟลช 16 MB, PSRAM 8 MB (จำเป็นสำหรับเกือบทุกโปรเจกต์ในหน้านี้)

  • จอแสดงผล: IPS 2.8", 320×240, ไดรเวอร์ ST7789V, SPI

  • ระบบสัมผัส: GT911 แบบ capacitive รองรับ 5 นิ้วพร้อมกัน

  • กล้อง: OV3660, 3 เมกะพิกเซล, สูงสุด 2048×1536

  • ไมโครโฟน: ไมค์ดิจิทัล I2S INMP441 สองตัว (คู่สเตอริโอแท้)

  • ลำโพง: แอมป์คลาส-D MAX98357A, 3.2 W ที่ 4 Ω

  • ที่เก็บข้อมูล: ช่องการ์ด microSD (โหมด SPI)

  • พลังงาน: USB-C, ขั้วต่อแบตเตอรี่ JST, เครื่องชาร์จ TP4056, สวิตช์เปิดปิด

  • อื่นๆ บนบอร์ด: LED RGB WS2812B, นาฬิกาเวลาจริง PCF8563T ที่ใช้แบตเตอรี่สำรอง และเกจวัดแบตเตอรี่ MAX17048 ที่ ไม่ได้ ระบุในข้อมูลจำเพาะอย่างเป็นทางการ

พอร์ต USB-C สองพอร์ตไม่เหมือนกัน ลำโพงของบอร์ดใช้พินสัญญาณร่วม (IO19 และ IO20) กับพอร์ต USB เนทีฟ เนื่องจากพินเหล่านั้นคือสายข้อมูล USB ที่ถูกเดินสายตายตัวของ ESP32-S3 อัปโหลดและจ่ายไฟผ่าน พอร์ต USB-C CH340K เสมอ (พอร์ตที่อยู่ข้างปุ่ม RESET) และตั้งค่า USB CDC On Boot เป็น Disabled หากใช้พอร์ตผิด เสียงจะทำงานผิดปกติหรือการอัปโหลดจะล้มเหลว

การตั้งค่า Arduino IDE

การตั้งค่าเหล่านี้สำคัญมาก ปัญหาส่วนใหญ่ที่ผู้คนรายงานเกี่ยวกับบอร์ดนี้เกิดจากการตั้งค่าอย่างใดอย่างหนึ่งผิด และการตั้งค่าเหล่านี้จะรีเซ็ตเมื่อคุณเปลี่ยนเวอร์ชันคอร์ ดังนั้นควรตรวจสอบอีกครั้งหลังการเปลี่ยนแปลงใดๆ

การตั้งค่า

ค่า

บอร์ด

ESP32S3 Dev Module

เวอร์ชันคอร์ ESP32

2.0.17

PSRAM

OPI PSRAM

ขนาดแฟลช

16MB (128Mb)

รูปแบบพาร์ติชัน

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

USB CDC On Boot

Disabled

ความเร็วอัปโหลด

921600

ล้างแฟลชทั้งหมดก่อนอัปโหลด

Disabled

พอร์ต

พอร์ต USB-C CH340K

ใช้ ESP32 core 2.0.17 ไม่ใช่ 3.x Espressif นำโมเดลตรวจจับใบหน้าบนอุปกรณ์ออกใน core 3 ดังนั้นโปรเจกต์เกี่ยวกับใบหน้าจะคอมไพล์ไม่ได้ที่นั่น การล็อกไว้ที่ 2.0.17 ทำให้ทุกโปรเจกต์ในหน้านี้ทำงานได้ด้วยการกำหนดค่าเดียว ใน Boards Manager เมนูเลือกเวอร์ชันให้คุณสลับไปมาได้ตามต้องการ

ใช้ GFX Library for Arduino เวอร์ชัน 1.5.6 ไม่ใช่ 1.6.x เวอร์ชัน 1.6 สร้างขึ้นสำหรับ ESP32 core 3 และอาจค้างตอนเริ่มต้นบน core 2.0.17 หากหน้าจอยังคงดำหลังอัปโหลด นี่คือสิ่งแรกที่ควรตรวจสอบ

ไลบรารีที่จำเป็น

ติดตั้งผ่าน Tools → Manage Libraries ใน Arduino IDE หมายเลขเวอร์ชันมีความสำคัญ - กรุณาใช้เวอร์ชันที่ระบุไว้

ไลบรารี

เวอร์ชัน

ผู้เขียน

GFX Library for Arduino

1.5.6

moononournation

bb_captouch

1.3.1

Larry Bank

ArduinoJson

7.x

Benoit Blanchon

Adafruit NeoPixel

เวอร์ชันล่าสุดใดก็ได้

Adafruit

การตั้งค่า secrets.h

รายละเอียด WiFi และคีย์ API ใดๆ ของคุณจะอยู่ใน secrets.h ซึ่งรวมอยู่ในไฟล์ดาวน์โหลดพร้อมค่าตัวอย่าง เปิดแท็บนั้นใน Arduino IDE และแทนที่ด้วยค่าของคุณเอง

WiFi ต้องเป็น 2.4 GHz ESP32-S3 ไม่สามารถมองเห็นเครือข่าย 5 GHz ได้เลย หากเราเตอร์ของคุณรวมทั้งสองย่านความถี่ไว้ภายใต้ชื่อเดียว (Asus เรียกสิ่งนี้ว่า Smart Connect) ให้ปิดฟีเจอร์นั้นหรือตั้งชื่อเฉพาะให้กับย่าน 2.4 GHz แล้วใช้ชื่อนั้นใน secrets.h

การรับคีย์ API ของคุณ

โปรเจกต์นี้สื่อสารกับบริการ AI บนคลาวด์ ดังนั้นคุณต้องมีคีย์ของตัวเอง หากคุณไม่เคยทำสิ่งนี้มาก่อน ไม่ต้องกังวล - มันเป็นแนวคิดเดียวกับรหัสผ่านที่ระบุบัญชีของคุณให้กับบริการ ใช้เวลาไม่กี่นาที เพียงครั้งเดียว

คีย์ไม่ใช่การสมัครสมาชิกเว็บไซต์ การจ่ายเงินสำหรับ ChatGPT Plus เป็นต้น ไม่ได้ ให้คีย์ API แก่คุณ - ทั้งสองเป็นผลิตภัณฑ์แยกกันที่มีการเรียกเก็บเงินแยกกัน คุณต้องมีบัญชีบนแพลตฟอร์มนักพัฒนา ตามที่อธิบายด้านล่าง

Microsoft Azure Speech - สำหรับการฟังและการพูด

Azure แปลงคำพูดของคุณเป็นข้อความและแปลงคำตอบกลับเป็นเสียง ระดับฟรีเพียงพอสำหรับทุกอย่างในหน้านี้

  1. ไปที่ portal.azure.com และลงชื่อเข้าด้วยบัญชี Microsoft (บัญชีฟรีก็ใช้ได้)

  2. หากคุณไม่เคยใช้ Azure มาก่อน คุณจะเห็นหน้าจอ Welcome to Azure ที่เสนอสามตัวเลือก เลือก Start with an Azure free trial - คุณต้องมีการสมัครสมาชิกก่อนที่ Azure จะให้คุณสร้างสิ่งใดได้ (นักเรียนควรเลือก Azure for Students แทน: ผลลัพธ์เดียวกัน ไม่ต้องใช้บัตร) ไม่ต้องสนใจ Manage Microsoft Entra ID ซึ่งเป็นคนละสิ่งโดยสิ้นเชิง

  3. คลิก Create a resource ค้นหา Speech และเลือก Speech service ที่เผยแพร่โดย Microsoft

  4. กรอกแบบฟอร์ม: กลุ่มทรัพยากรใดก็ได้ ชื่อใดก็ได้ และเลือก Region ที่ใกล้คุณ - จดภูมิภาคนั้นตามที่ปรากฏทุกตัวอักษร เช่น eastus

  5. สำหรับ Pricing tier เลือก F0 (Free) ซึ่งอนุญาตให้ใช้การแปลงคำพูดเป็นข้อความประมาณห้าชั่วโมงและการแปลงข้อความเป็นคำพูดครึ่งล้านตัวอักษรต่อเดือน

  6. คลิก Review + create จากนั้น Create รอประมาณหนึ่งนาที จากนั้นคลิก Go to resource

  7. ในเมนูด้านซ้าย เปิด Keys and Endpoint คัดลอก KEY 1 และ Location/Region

ใส่ค่าเหล่านั้นลงใน secrets.h เป็น AZURE_SPEECH_KEY และ AZURE_REGION สำหรับ AZURE_STT_HOST ให้ใช้ <region>.stt.speech.microsoft.com - ดังนั้นหากภูมิภาคคือ eastus ก็จะเป็น eastus.stt.speech.microsoft.com

เกี่ยวกับบัตรเครดิต การทดลองใช้ฟรีของ Azure ขอบัตรเพื่อยืนยันตัวตนของคุณ มันจะไม่เรียกเก็บเงินจากคุณ คุณได้รับเครดิต $200 เป็นเวลา 30 วัน และหลังจากนั้นบัญชีจะเปลี่ยนเป็น Pay-As-You-Go - แต่ ระดับ F0 Speech ยังคงฟรี เดือนแล้วเดือนเล่า และทุกอย่างในโปรเจกต์เหล่านี้อยู่ในขอบเขตนั้นอย่างสบายๆ หากคุณไม่ต้องการให้บัตรเลยและเป็นนักเรียน ตัวเลือก Azure for Students จะให้เครดิตโดยไม่ต้องใช้บัตร

ต้องเป็นทรัพยากร "Speech service" คีย์จากทรัพยากร Translator, Language หรือ Cognitive Services ทั่วไปมีลักษณะเหมือนกันและใช้ได้อย่างสมบูรณ์ - แต่ทุกคำขอ speech จะส่งคืนข้อผิดพลาด 401 สิ่งนี้ทำให้เราติดปัญหาในระหว่างการทดสอบและเสียเวลาไปหนึ่งชั่วโมง หาก speech ล้มเหลวด้วยรหัส 401 ในขณะที่คีย์ดูถูกต้อง ให้ตรวจสอบว่าคุณสร้างทรัพยากรประเภทใด

DeepSeek - ส่วนที่ใช้คิด

DeepSeek คือโมเดลภาษาที่ตอบคำถามของคุณจริงๆ มันมีราคาถูก - เครดิตไม่กี่ดอลลาร์ครอบคลุมการตอบกลับหลายพันครั้ง

  1. ไปที่ platform.deepseek.com และสร้างบัญชี

  2. เปิด API keys ในเมนูและคลิก Create new API key

  3. คัดลอกทันที คีย์จะแสดงเพียงครั้งเดียวและจะไม่แสดงอีก - หากทำหาย ให้ลบคีย์นั้นและสร้างใหม่

  4. เพิ่มเครดิตจำนวนเล็กน้อยภายใต้ Top up ไม่มีระดับฟรี แต่การเติมเงินขั้นต่ำใช้งานได้นานมากที่อัตราการใช้งานนี้

ใส่คีย์ลงใน secrets.h เป็น DEEPSEEK_KEY คีย์เริ่มต้นด้วย sk-

ชื่อโมเดลเปลี่ยนในเดือนกรกฎาคม 2026 โมเดลเก่า deepseek-chat และ deepseek-reasoner ถูกยกเลิกแล้ว ดังนั้นบทช่วยสอนส่วนใหญ่ที่คุณพบทางออนไลน์จะล้มเหลวด้วยข้อผิดพลาด 400 ให้ใช้ deepseek-v4-flash ซึ่งเป็นสิ่งที่โปรเจกต์เหล่านี้ตั้งค่าไว้แล้ว

ค่าใช้จ่ายในการรัน

น้อยมาก แต่ไม่ฟรี และคุณควรทราบคร่าวๆ ว่าคุณใช้จ่ายเท่าไรก่อนที่จะปล่อยให้โปรเจกต์ทำงานต่อไป

บริการ

ค่าใช้จ่ายโดยประมาณ

Azure Speech

ระดับฟรีครอบคลุมการฟังประมาณ 5 ชั่วโมงและการพูด 0.5 ล้านตัวอักษรต่อเดือน

DeepSeek

เศษเสี้ยวของเซนต์ต่อคำตอบ - การตอบกลับหลายพันครั้งในราคาไม่กี่ดอลลาร์

OpenAI vision

ประมาณหนึ่งหรือสองเซนต์ต่อรูปภาพ ขึ้นอยู่กับโมเดล

ราคาเปลี่ยนแปลงได้ ดังนั้นให้ถือว่าเป็นแนวทางมากกว่าข้อเสนอราคา ทุกบริการเหล่านี้มีหน้าอัตราการใช้งานที่คุณสามารถดูยอดใช้จ่ายได้ และทั้งหมดอนุญาตให้คุณตั้งขีดจำกัดการใช้จ่าย - ซึ่งคุ้มค่าที่จะทำตั้งแต่วันแรก

เก็บคีย์ของคุณไว้เป็นความลับ ใครก็ตามที่มีคีย์เหล่านี้สามารถใช้เงินของคุณได้ อย่าใส่ไว้ในวิดีโอ ภาพหน้าจอ โพสต์ในฟอรัม หรือที่เก็บโค้ดสาธารณะ หากคีย์ถูกเปิดเผยไม่ว่าด้วยวิธีใด ให้ลบทิ้งบนเว็บไซต์ของผู้ให้บริการและสร้างคีย์ใหม่ - ใช้เวลาเพียงไม่กี่วินาที และนี่คือทางแก้อันเดียวที่แท้จริง

การแก้ไขปัญหา

อาการ

สาเหตุและวิธีแก้ไข

หน้าจอค้างเป็นสีดำ

เวอร์ชันไลบรารี GFX ผิด (ใช้ 1.5.6) หรือการตั้งค่าบอร์ดผิด

PSRAM alloc failed หรือข้อผิดพลาดกล้อง 0xffffffff

Tools → PSRAM ไม่ได้ตั้งค่าเป็น OPI PSRAM

ไม่มีการอัปโหลด / ไม่มีพอร์ต COM

พอร์ต USB-C ผิด หรือไม่ได้ติดตั้งไดรเวอร์ CH340

กล้องล้มเหลวและไม่ฟื้นคืน

สายรีเซ็ตของกล้องเชื่อมต่อกับปุ่ม RESET ของบอร์ด ดังนั้นซอฟต์แวร์จึงไม่สามารถรีสตาร์ทได้ กด RESET หากยังล้มเหลว ให้เสียบสายแพของกล้องใหม่

ดาวน์โหลดโค้ด

สเก็ตช์ Arduino ที่สมบูรณ์สำหรับโปรเจกต์นี้ พร้อมด้วย pins.h และไฟล์อื่นๆ ที่จำเป็นทั้งหมด ให้ดาวน์โหลดฟรี

ดาวน์โหลด 04_Voice_Assistant

แตกไฟล์ เปิดไฟล์ .ino ใน Arduino IDE ตรวจสอบการตั้งค่าด้านบน แล้วอัปโหลดผ่านพอร์ต USB-C CH340K

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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


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

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


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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

  drawWifi();
}


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

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


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

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

  i2s_zero_dma_buffer(I2S_MIC_PORT);

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

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

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

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

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

  return mono_samples * 2;
}

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

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


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

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

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

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

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

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

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


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

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

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

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

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

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

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

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

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


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

  String body;
  serializeJson(req, body);

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

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

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

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

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

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

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


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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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


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

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

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

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

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

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

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

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

  micInit();
  spkInit();

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

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

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


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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

  delay(20);
}

สิ่งที่คุณอาจต้องการ

แหล่งข้อมูลและเอกสารอ้างอิง

ไฟล์📁

ไฟล์ที่ต้องการ (.h)

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

ไฟล์อื่น ๆ

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

แผนภาพวงจร

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