微信扫码
添加专属顾问
我要投稿
小智AI自定义唤醒词和背景图功能详解,从硬件存储到实现流程全解析。 核心内容: 1. ESP32芯片的存储结构解析 2. Flash分区设计与功能说明 3. 自定义功能的具体实现流程
小智AI 从 v2.0.x 版本开始,支持用户自定义唤醒词+表情包+背景图:
实现效果如下:
有朋友好奇:如何实现的?
今日分享,将尝试拆解这部分的基本原理和实现思路。
首先,我们要了解 ESP32 芯片中的数据是如何存储的,已了解的朋友可跳过。
以 ESP32s3-N16R8 为例,这里的 N16R8 分别代表啥?
按照是否在芯片上,存储分两种:
1. 片上存储器(On-chip Memory)
可以理解为计算机的内存。
2. 片外存储器(Off-chip Memory)
可以理解为计算机的硬盘、虚拟内存。
N16R8 就代表 16M 的 Flash 和 8M 的 PSRAM。
硬盘空间有限,为了充分利用,有了分区的概念。
以 ESP32s3 的 16M 为例,它的分区表如下:
# Name, Type, SubType, Offset, Size, Flags
nvs, data, nvs, 0x9000, 0x4000,
otadata, data, ota, 0xd000, 0x2000,
phy_init, data, phy, 0xf000, 0x1000,
ota_0, app, ota_0, 0x20000, 0x3f0000,
ota_1, app, ota_1, , 0x3f0000,
assets, data, spiffs, 0x800000, 8M
上表中,Offset 代表分区的起点,Size 代表分区的大小。
那为啥 nvs 是从 0x9000 开始呢?
因为,0x1000-0x9000 另有他用:
Bootloader(0x1000-0x8000):存储启动引导程序
分区表(0x8000-0x9000):描述Flash中各分区的信息
这些分区分别是干啥呢?
NVS分区(0x9000开始,16KB):存储配置参数和键值对数据OTA数据分区(0xd000开始,8KB):存储OTA更新相关的元数据PHY初始化数据(0xf000开始,4KB):存储射频校准数据OTA固件分区(两个,约3.9MB):存储主应用程序代码,支持固件更新和回滚Assets分区(8MB):存储资源文件(图片、音频、字体等)上述分区,有哪些优势?
OTA固件分区和Assets分区独立更新,互不干扰而用来自定义唤醒词+表情包+背景图的,正是这里的 Assets分区。
问题来了,Assets分区里放的啥,设备端又如何接收更新呢?
下面来看,服务端要做哪些工作。
前端代码已开源:https://github.com/78/xiaozhi-assets-generator
首先,服务端会读取的设备系统信息:
然后,用户可以自定义的选项如下:
最后,前端否则把上述文件打包成assets.bin:
这个 assets.bin 就是塞进Assets分区的文件。
问题来了,放在你浏览器中的 assets.bin 如何送到设备中去的?
先看流程图:
具体执行步骤如下:
step 1:前端和后端保持 websocket 长连接,将 assets.bin 发送到后端服务器,生成一个 url
step 2:通过 callMCPTool 实现工具调用,本质是给后端发 POST 请求。
step 2.1:调用 self.assets.set_download_url 把 url 送给设备端。
云端调用该工具后,设备端将url保存到设置中:
AddUserOnlyTool("self.assets.set_download_url", "Set the download url for the assets",
PropertyList({
Property("url", kPropertyTypeString)
}),
[](const PropertyList& properties) -> ReturnValue {
auto url = properties["url"].value<std::string>();
Settings settings("assets", true);
settings.SetString("download_url", url);
return true;
});
step 2.2:调用 self.reboot,设备重启。
step 2.3:设备重启后,根据 url 下载 assets.bin 到 Assets分区。
自此,设备端更新生效。
问题来了,上述工具调用,不都是 MCPTool 吗?
而要实现 tool/call,底层还得通过 MQTT,所以前端给后端发了 POST 请求后,后端是给 MQTT broker 的 topic 发了这条指令,最终这条指令,被设备端执行。
53AI,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费POC验证,效果达标后再合作。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
2026-02-03
OpenAI成立百人团队训练机械臂做家务,今年是否能迎来机器人管家
2026-01-31
AI硬件的宿命:要么“在场”,要么“进抽屉”
2026-01-31
我们测了十几款AI硬件,发现它们死于同一个问题
2026-01-29
LiteRT | 释放极致潜能,构建下一代高性能端侧 AI
2026-01-29
在树莓派CM0上部署 Clawdbot 真的有那么神奇吗?
2026-01-22
英伟达让机器人闪念决策:Fast-ThinkAct如何让AI思考速度快9倍还更聪明?
2026-01-20
AI手机的终极猜想:超级Agent入口|产业深度
2026-01-19
吃灰 AI 眼镜爆改“交警 Copilot”,函数计算AgentRun 实操记录
2025-12-05
2025-12-09
2025-11-09
2025-12-01
2025-12-08
2025-11-17
2025-12-15
2025-12-01
2025-12-03
2026-01-29
2026-01-29
2026-01-22
2026-01-06
2026-01-04
2026-01-02
2025-11-08
2025-10-27
2025-10-24