基于树莓派与AI语音技术打造儿童智能问答系统-北京尧图网络

1. 项目缘起当树莓派遇上“带娃神器”最近在捣鼓树莓派手头正好有一块古德微的扩展板寻思着能不能用它做点有意思又有温度的东西。家里有娃的朋友都知道小朋友总有问不完的“为什么”从“天为什么是蓝的”到“恐龙是怎么没的”有时候真能把人问住。我就想能不能用树莓派做一个能陪孩子聊天、回答问题的“智能宝宝”它不需要像商业智能音箱那样功能繁杂核心就是能听懂孩子的话并给出有趣、有益的回应成为一个24小时在线的“知识小伙伴”。这个想法就是“智能问答”模块的起点。它不仅仅是技术实现更是一种亲子互动的新尝试用开源硬件和AI能力为孩子打造一个专属的、可定制的智能玩伴。整个项目我会分几篇来写这篇就先聚焦最核心的“智能问答”功能从硬件选型、环境搭建到语音交互的逻辑实现一步步拆解清楚。2. 整体方案设计与核心思路拆解2.1 为什么选择“树莓派古德微”这个组合市面上智能语音方案很多比如直接用现成的智能音箱开发平台或者用纯粹的软件方案在电脑上跑。我选择树莓派加古德微扩展板主要基于以下几点考量第一硬件集成度与易用性。树莓派本身是一个完整的微型计算机而古德微扩展板是专为树莓派设计的传感器和执行器集成板。它上面集成了麦克风阵列、扬声器接口、RGB LED、按键等省去了我们单独购买USB声卡、麦克风、功放模块并接线的麻烦。对于快速原型开发尤其是涉及语音输入输出的项目这种“开箱即用”的集成度极大地降低了硬件门槛。你只需要把扩展板像帽子一样扣在树莓派上主要的物理接口就都就位了。第二灵活可控的软件生态。与封闭的商业产品不同树莓派运行的是完整的Linux系统我们可以完全掌控从操作系统到应用层的每一个环节。这意味着我们可以自由选择语音识别引擎、语音合成引擎并编写自定义的逻辑来处理问答。古德微也提供了配套的Python库方便我们调用板载的硬件资源。这种开放性允许我们深度定制问答内容、交互逻辑甚至后续集成摄像头做视觉识别扩展性极强。第三成本与教育意义。一套树莓派4B加上古德微扩展板总成本在可接受范围内。更重要的是整个搭建和编程过程本身就是一个绝佳的学习项目涉及Linux操作、Python编程、网络API调用、硬件驱动等多个知识点。如果和孩子一起动手还能激发他们对科技的兴趣理解身边的智能设备是如何工作的。基于以上我们的核心思路就明确了利用树莓派作为计算核心古德微板载麦克风采集孩子的问题语音通过云端或本地的语音识别服务转为文字然后我们的程序对这段文字进行理解并从预设的知识库或联网的智能问答API中获取答案最后再将答案文字通过语音合成服务转为语音通过古德微板载的音频接口播放出来完成一次完整的智能问答交互。2.2 技术栈选型与关键决策确定了硬件接下来是软件和服务的选型。这里有几个关键决策点1. 语音识别ASR方案云端 vs 本地云端方案如百度语音识别、科大讯飞开放平台识别准确率高尤其是对中文的普通话支持好能有效处理背景噪声和儿童发音不标准的情况。缺点是需要网络并且有调用次数限制免费额度通常够用。对于“智能宝宝”这种交互式应用响应速度在可接受范围内且准确率优先因此我首选云端方案。百度AI开放平台的语音识别API免费额度充足SDK易于集成是稳妥的选择。本地方案如Vosk、PocketSphinx完全离线隐私性好。但中文模型体积大对树莓派算力有要求且识别准确率特别是对儿童语音和连续语句的识别通常不如成熟的云端服务。作为初版我们先以保证核心体验为主。2. 自然语言处理与问答引擎规则匹配本地知识库最简单直接。我们可以预定义一个QA字典当识别出的问题关键词匹配时直接返回预设答案。例如问题包含“恐龙”和“消失”就回答关于恐龙灭绝的知识。这种方式响应快、完全可控适合回答高频、确定的问题。但无法处理未预定义的问题智能程度有限。接入大型语言模型API如文心一言、讯飞星火、ChatGPT等这是实现“智能”的关键。通过调用这些大模型的对话接口它可以理解开放式问题并生成连贯、有趣的回答知识面几乎无限。我们需要权衡的是成本、响应速度以及答案对于儿童的安全性过滤。我建议采用“混合模式”高频问题如“你叫什么名字”“现在几点了”走本地规则快速响应开放式知识性问题走大模型API保证回答的智能性和广度。同时必须在程序层面对大模型的返回结果进行基础的安全和适宜性检查例如过滤掉不适宜儿童的内容。3. 语音合成TTS方案同样面临云端和本地的选择。云端TTS如百度的语音合成音质自然可选择不同的发音人甚至童声体验好。本地TTS如eSpeak速度最快但机械音重。为了给孩子更好的交互体验选择云端TTS是值得的。我们可以缓存一些常用提示音的音频文件如“我在呢”、“让我想想”减少网络请求提升响应感。4. 唤醒与交互逻辑我们不想让设备一直处于监听状态耗电且可能误触发。古德微扩展板上有物理按键可以设计为按键触发按下按键设备开始录音并说“请说你的问题”松开按键结束录音并开始处理。这是一种简单可靠的交互方式。更进阶的可以做离线唤醒词如“小宝宝小宝宝”但这需要额外的本地唤醒引擎复杂度较高我们放在后续优化。3. 核心细节解析与实操要点3.1 硬件连接与基础环境配置首先确保你的树莓派已经安装了Raspberry Pi OS推荐64位Lite版或桌面版。将古德微扩展板对准树莓派的GPIO针脚轻轻按压扣紧。连接电源、显示器和键鼠首次配置需要或者通过SSH远程连接。步骤一系统更新与必要工具安装打开终端执行以下命令sudo apt update sudo apt upgrade -y sudo apt install python3-pip python3-venv git -y步骤二安装古德微Python库古德微提供了控制其扩展板的Python库。访问古德微官网或GitHub仓库获取最新的安装方式。通常可以通过pip安装pip3 install goodweai # 或者根据其提供的具体包名安装安装完成后可以运行一个简单的测试脚本确保能控制板载的LED灯验证硬件连接和库是否正常。from goodweai import led import time led.rgb(255, 0, 0) # 红色 time.sleep(1) led.rgb(0, 255, 0) # 绿色 time.sleep(1) led.rgb(0, 0, 255) # 蓝色 time.sleep(1) led.off()步骤三配置音频输入输出这是关键一步确保树莓派使用古德微板载的声卡。在终端输入alsamixer打开音频混音器按F6选择声卡应该能看到类似“seeed-4mic-voicecard”或“goodwe”的选项选择它。确保麦克风Capture和主音量Master, PCM都已打开使用上下箭头调整MM表示静音按M键解除。更一劳永逸的方法是创建或修改ASLA配置文件。创建文件/etc/asound.confsudo nano /etc/asound.conf写入以下内容具体卡名可能需根据aplay -l和arecord -l命令的输出调整defaults.pcm.card 1 defaults.ctl.card 1保存退出后重启系统或执行sudo alsactl restore。之后你可以用arecord -d 5 test.wav录音aplay test.wav播放测试音频通路是否正常。注意音频配置是第一个容易踩坑的地方。如果测试时没有声音或录音失败请依次检查1.alsamixer中的声卡选择和通道静音状态2. 扩展板与树莓派的接触是否良好3. 扬声器是否正确连接到扩展板的音频输出口。3.2 云端服务申请与SDK配置我们以百度AI开放平台为例因为它提供了一站式的语音识别和合成服务且有详细的Python SDK文档。注册与创建应用访问百度AI开放平台注册账号。在控制台创建新应用选择“语音技术”包。创建成功后你会得到APP_ID、API_KEY和SECRET_KEY。这三个是调用API的凭证务必妥善保存。安装百度AI Python SDKpip3 install baidu-aip编写配置文件为了安全不建议将密钥硬编码在代码中。可以创建一个config.py文件# config.py BAIDU_APP_ID ‘你的APP_ID‘ BAIDU_API_KEY ‘你的API_KEY‘ BAIDU_SECRET_KEY ‘你的SECRET_KEY‘ # 其他配置如大模型API的密钥如果使用 OPENAI_API_KEY ‘你的OpenAI Key‘ # 示例若使用ChatGPT XUNFEI_APP_ID ‘你的讯飞APPID‘ # 示例若使用讯飞星火3.3 核心代码结构设计我们的主程序将采用模块化设计主要包含以下几个部分audio_handler.py: 负责音频录制和播放。封装古德微麦克风录音和调用百度TTS播放的功能。speech_recognizer.py: 封装百度语音识别调用将录音文件转为文字。qa_engine.py: 问答引擎核心。包含规则匹配逻辑和调用大模型API的逻辑。main.py: 主循环程序协调各个模块处理按键监听和交互流程。这种设计使得代码清晰易于调试和后续扩展例如更换另一个语音识别服务只需修改speech_recognizer.py。4. 实操过程与核心环节实现4.1 实现音频录制与播放模块首先我们实现audio_handler.py。它需要完成两件事按指定时长录制音频以及播放给定的文字通过调用TTS生成语音文件并播放。# audio_handler.py import subprocess import os import time from aip import AipSpeech # 百度语音合成 from config import BAIDU_APP_ID, BAIDU_API_KEY, BAIDU_SECRET_KEY class AudioHandler: def __init__(self): self.client AipSpeech(BAIDU_APP_ID, BAIDU_API_KEY, BAIDU_SECRET_KEY) self.temp_audio_dir “/home/pi/smart_baby/audio_temp“ os.makedirs(self.temp_audio_dir, exist_okTrue) def record(self, duration5, filename“question.wav“): “““录制指定时长的音频“““ filepath os.path.join(self.temp_audio_dir, filename) # 使用arecord命令录制参数根据你的声卡调整 # -d 时长-f 格式-c 通道数-r 采样率 cmd f“arecord -D plughw:1,0 -d {duration} -f S16_LE -c 1 -r 16000 {filepath}“ try: subprocess.run(cmd, shellTrue, checkTrue) print(f“录音完成文件保存在{filepath}“) return filepath except subprocess.CalledProcessError as e: print(f“录音失败{e}“) return None def text_to_speech_and_play(self, text, per4, spd5, pit5, vol5): “““将文字合成为语音并立即播放“““ # per4 选择度小美女声spd语速pit音调vol音量 result self.client.synthesis(text, ‘zh‘, 1, {‘per‘: per, ‘spd‘: spd, ‘pit‘: pit, ‘vol‘: vol}) if not isinstance(result, dict): # 合成成功返回二进制失败返回dict audio_file os.path.join(self.temp_audio_dir, “answer.mp3“) with open(audio_file, ‘wb‘) as f: f.write(result) # 使用aplay或mpg321播放确保系统已安装mpg321: sudo apt install mpg321 subprocess.run([“mpg321“, “-q“, audio_file]) print(f“播放回答{text}“) else: print(f“语音合成失败{result}“) def play_pre_recorded(self, audio_name): “““播放预录制的提示音如‘嘀’声或‘我在呢’“““ # 假设提示音文件存放在固定的目录 prompt_path f“/home/pi/smart_baby/prompts/{audio_name}.mp3“ if os.path.exists(prompt_path): subprocess.run([“mpg321“, “-q“, prompt_path])实操心得录音参数-D plughw:1,0中的1,0需要根据你的arecord -l输出确定它指定了使用的声卡和设备编号。采样率16000Hz是百度语音识别API推荐的格式能保证兼容性和识别效果。播放MP3文件mpg321比aplay更通用但需要额外安装。4.2 实现语音识别模块接着是speech_recognizer.py它调用百度语音识别API。# speech_recognizer.py from aip import AipSpeech from config import BAIDU_APP_ID, BAIDU_API_KEY, BAIDU_SECRET_KEY import json class SpeechRecognizer: def __init__(self): self.client AipSpeech(BAIDU_APP_ID, BAIDU_API_KEY, BAIDU_SECRET_KEY) def recognize(self, audio_file_path): “““识别音频文件中的语音返回文字“““ try: with open(audio_file_path, ‘rb‘) as f: audio_data f.read() # 识别参数dev_pid 1537 表示普通话(支持简单的英文识别) 1737是英语 result self.client.asr(audio_data, ‘wav‘, 16000, {‘dev_pid‘: 1537,}) if result[‘err_no‘] 0: # 识别成功返回第一个结果置信度最高 text result[‘result‘][0] print(f“识别结果{text}“) return text else: print(f“识别失败错误码{result[‘err_no‘]}, 错误信息{result[‘err_msg‘]}“) return None except Exception as e: print(f“识别过程发生异常{e}“) return None4.3 实现智能问答引擎这是大脑部分qa_engine.py。我们先实现一个简单的规则引擎再集成大模型API。# qa_engine.py import random import requests import json from config import OPENAI_API_KEY # 或其他大模型的Key class QAEngine: def __init__(self): # 本地知识库问题关键词 - 答案列表可随机选择一个 self.local_kb { (“名字“, “叫“, “称呼“): [“我是你的智能宝宝小古“, “大家都叫我小古你也可以这么叫我。“, “我是古德微和树莓派一起创造的小助手。“], (“时间“, “几点“): [“抱歉我还没有学会看时间呢你可以看看墙上的钟表。“, “我的时钟功能正在开发中哦“], (“天气“, “下雨“, “晴天“): [“要了解天气最好打开手机上的天气应用看看哦我的传感器还感觉不到外面呢。“], (“你好“, “嗨“, “hello“): [“你好呀小朋友“, “嗨很高兴见到你“, “你好有什么问题想问我吗“], (“再见“, “拜拜“, “关机“): [“再见记得想我哦“, “拜拜下次再一起玩“, “我要去休息一下啦晚安“], } # 初始化大模型客户端以OpenAI为例 # 注意实际使用需考虑网络环境可能需要配置代理或使用国内镜像 self.openai_api_key OPENAI_API_KEY self.openai_url “https://api.openai.com/v1/chat/completions“ def get_answer(self, question_text): “““根据问题文本获取答案“““ # 1. 首先检查本地知识库 answer self._check_local_kb(question_text) if answer: return answer # 2. 本地知识库没有则调用大模型API answer self._ask_llm(question_text) if answer: # 可以在这里加入对答案的过滤确保适合儿童 filtered_answer self._filter_for_kids(answer) return filtered_answer # 3. 如果都失败了返回兜底回答 return “哎呀这个问题有点难倒我了让我再学习学习吧你可以问我一些关于动物、星星或者故事的问题哦。“ def _check_local_kb(self, question): “““匹配本地知识库“““ question_lower question.lower() for keywords, answers in self.local_kb.items(): if any(keyword in question_lower for keyword in keywords): return random.choice(answers) return None def _ask_llm(self, question): “““调用大语言模型API示例为OpenAI格式“““ if not self.openai_api_key: return None headers { “Content-Type“: “application/json“, “Authorization“: f“Bearer {self.openai_api_key}“ } # 设计一个适合儿童的system prompt system_prompt “你是一个陪伴小朋友的智能助手名字叫小古。你的回答应该充满童趣、友善、积极向上用简单易懂的语言解释复杂概念。如果遇到不知道或不确定的问题要诚实地说不知道并引导到安全的话题。绝对不要生成任何暴力、恐怖、成人或不适宜儿童的内容。“ data { “model“: “gpt-3.5-turbo“, # 或 gpt-4 “messages“: [ {“role“: “system“, “content“: system_prompt}, {“role“: “user“, “content“: question} ], “temperature“: 0.7, “max_tokens“: 150 } try: response requests.post(self.openai_api_key, headersheaders, jsondata, timeout10) if response.status_code 200: result response.json() return result[‘choices‘][0][‘message‘][‘content‘].strip() else: print(f“LLM API调用失败: {response.status_code}, {response.text}“) return None except Exception as e: print(f“调用LLM时发生网络或其它错误: {e}“) return None def _filter_for_kids(self, text): “““简单的关键词过滤实际应用可能需要更复杂的NLP模型“““ blacklist [“暴力“, “恐怖“, “死亡“, “杀死“] # 示例黑名单需谨慎扩充 for word in blacklist: if word in text: return “这个问题可能不太适合现在讨论我们聊点别的吧比如你知道熊猫最喜欢吃什么吗“ return text4.4 主程序逻辑与按键交互最后main.py将一切串联起来。我们使用古德微库的按键检测功能。# main.py import time from goodweai import button from audio_handler import AudioHandler from speech_recognizer import SpeechRecognizer from qa_engine import QAEngine def main(): print(“智能宝宝启动中...“) audio AudioHandler() recognizer SpeechRecognizer() qa_engine QAEngine() # 播放启动提示音 audio.play_pre_recorded(“startup“) print(“按住按键开始提问松开按键结束...“) last_button_state False is_recording False record_start_time 0 try: while True: current_state button.is_pressed() # 假设古德微库提供此函数 # 检测按键按下上升沿 if current_state and not last_button_state: is_recording True record_start_time time.time() print(“按键按下开始录音...“) audio.play_pre_recorded(“listening“) # 播放“请说”提示音 # 这里可以点亮一个LED表示正在录音 # led.rgb(0, 255, 0) # 绿色 # 检测按键释放下降沿且之前正在录音 elif not current_state and last_button_state and is_recording: is_recording False record_duration time.time() - record_start_time print(f“按键释放停止录音。录音时长{record_duration:.2f}秒“) # led.off() if record_duration 0.5: # 避免误触 # 1. 录音 audio_file audio.record(durationrecord_duration) if audio_file: # 2. 识别 question recognizer.recognize(audio_file) if question: # 3. 思考并获取答案 print(f“思考问题{question}“) # 可以播放一个“思考中”的音效 audio.play_pre_recorded(“thinking“) answer qa_engine.get_answer(question) # 4. 播放答案 if answer: audio.text_to_speech_and_play(answer) else: audio.text_to_speech_and_play(“我好像没听清楚能再说一遍吗“) else: audio.text_to_speech_and_play(“我没有听清你的问题呢。“) else: audio.text_to_speech_and_play(“录音好像出错了。“) else: print(“录音时间过短忽略。“) last_button_state current_state time.sleep(0.05) # 短暂休眠降低CPU占用 except KeyboardInterrupt: print(“\n程序被用户中断。“) audio.play_pre_recorded(“shutdown“) # 清理资源如关闭LED等 # led.off() if __name__ “__main__“: main()5. 常见问题与排查技巧实录在实际搭建和运行过程中你几乎一定会遇到下面这些问题。我把它们和解决方法整理出来希望能帮你节省大量时间。5.1 音频相关问题问题1录音失败arecord报错 “Device or resource busy” 或 “No such file or directory”。排查这通常是声卡设备号不对或音频设备被占用。解决运行aplay -l和arecord -l仔细查看输出确认古德微声卡的名字和卡号card X、设备号device Y。记下形如card X: xxx [xxx], device Y: xxx [xxx]的信息。在audio_handler.py的录音命令中将-D plughw:1,0替换为你的实际值例如-D plughw:2,0card2, device0。确保没有其他程序如蓝牙音频、桌面音频服务独占声卡。可以尝试在命令行直接运行录音命令测试。问题2能录音但播放没声音。排查播放通路或音量设置问题。解决运行speaker-test -t wav -c 2测试扬声器本身是否正常。检查alsamixer中是否正确选择了古德微声卡并且Master和PCM通道未静音且音量适中。确认播放命令。我们用的是mpg321播放MP3确保已安装 (sudo apt install mpg321)。如果是播放WAV文件用aplay。检查扬声器是否插在了古德微扩展板的“音频输出”口而不是树莓派自身的3.5mm口。问题3语音识别准确率低尤其是对儿童声音。排查录音质量、API参数或儿童发音问题。解决优化录音环境尽量在安静环境下使用让麦克风离孩子近一些但不要太近导致喷麦。调整API参数百度ASR的dev_pid参数1537是普通话搜索模型对短句和问答优化更好。也可以尝试1536普通话输入法模型或1737英语。对于孩子可以尝试在请求中附加参数{‘dev_pid‘: 1537, ‘lm_id‘: xxx}使用更适配的模型但需要申请。预处理提示在录音前让孩子“慢慢说、清楚地说”程序也可以播放提示音引导。考虑VAD语音活动检测在录音开始和结束时加入静音检测可以更精确地截取有效人声减少前后静音有时能提升识别率。Python的webrtcvad库可以实现。5.2 网络与API调用问题问题4调用百度API或大模型API超时或失败。排查树莓派网络连接不稳定或API密钥错误、服务端问题。解决检查网络ping www.baidu.com测试连通性。如果树莓派使用Wi-Fi考虑信号强度必要时改用有线网络。验证密钥仔细检查config.py中的APP_ID,API_KEY,SECRET_KEY是否复制正确是否有空格。查看错误码百度API返回的JSON中包含err_no和err_msg根据文档排查。常见错误如3301音频质量差、3302音频过长。超时设置在requests.post或百度SDK调用中增加timeout参数如10秒并做好异常处理避免程序卡死。大模型API的特殊性如果使用ChatGPT等国外API树莓派可能需要配置正确的网络环境。可以考虑使用国内大厂的同类API如文心一言、讯飞星火它们通常对国内网络更友好。5.3 程序逻辑与交互问题问题5按键反应不灵敏或误触发。排查按键消抖处理不足或主循环睡眠时间设置不当。解决软件消抖在检测到按键状态变化后增加一个短暂的延时如20毫秒再次读取状态如果状态一致才确认。古德微的库可能已内置如果没有可以自己实现。调整检测间隔time.sleep(0.05)是50毫秒检测一次这个间隔比较合适。太短会占用大量CPU太长会感觉延迟。可以根据手感微调。状态机清晰确保is_recording和last_button_state等状态变量逻辑严密避免状态混乱。问题6从提问到回答的延迟感觉有点长。排查延迟主要来自网络请求识别合成、大模型API响应、本地处理。优化预加载提示音将“我在呢”、“请说”、“思考中”等固定提示音预下载或预合成好存为本地MP3文件用play_pre_recorded播放速度极快。并行与缓存高级优化可以考虑将录音、识别、问答、合成设计成异步流程。例如录音结束后立即开始识别同时可以播放一个“思考中”的动画或灯光。对于常见问题答案可以建立本地缓存下次直接播放。选择更快的TTS如果对音质要求不高可以换用更快的本地TTS引擎但会牺牲音质。问题7大模型的回答有时不太适合孩子。排查System Prompt设计不够严格或缺乏后过滤。强化精心设计System Prompt这是最重要的环节。明确、反复强调助手的角色是“儿童陪伴者”要求回答“简单、有趣、积极、安全”。可以列举禁止的话题类型。加强后处理过滤_filter_for_kids函数可以更强大。除了关键词黑名单还可以接入一个简单的文本情感分析或内容安全API进行二次检查。对于不确定的回答可以替换为更安全的兜底回答。使用面向儿童的专用模型或API有些AI服务提供了面向儿童场景的对话模型可以优先考虑。5.4 系统与运行维护问题问题8程序开机如何自启动解决使用systemd服务是最可靠的方式。创建服务文件sudo nano /etc/systemd/system/smart-baby.service写入以下内容根据你的实际路径修改[Unit] DescriptionSmart Baby QA Service Afternetwork.target sound.target [Service] Typesimple Userpi WorkingDirectory/home/pi/smart_baby ExecStart/usr/bin/python3 /home/pi/smart_baby/main.py Restarton-failure RestartSec5 [Install] WantedBymulti-user.target启用并启动服务sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl enable smart-baby.service sudo systemctl start smart-baby.service查看日志sudo journalctl -u smart-baby.service -f问题9想增加新功能比如根据回答内容改变LED灯颜色。解决这正是模块化设计的好处。在main.py中获取到answer后你可以调用古德微的LED控制函数。例如在播放答案前from goodweai import led # 根据答案关键词或情绪简单控制LED if “开心“ in answer or “笑“ in answer: led.rgb(0, 255, 0) # 绿色代表开心 elif “悲伤“ in answer or “哭“ in answer: led.rgb(0, 0, 255) # 蓝色代表忧伤 else: led.rgb(255, 255, 0) # 黄色默认 # 播放答案... time.sleep(len(answer)*0.1) # 根据答案长度亮灯一段时间 led.off()这个“智能宝宝”项目的核心——智能问答部分到这里就基本完成了。从硬件连接、环境配置到各个功能模块的代码实现再到实际运行中可能遇到的坑和解决方法我都尽可能详细地记录了下来。它现在是一个按下按键才能对话的“乖宝宝”虽然还不够“智能”和自然但已经实现了从声音到文字经过“思考”再变回声音的完整闭环。最重要的是整个系统是完全开源、可定制、可扩展的。你可以随意修改本地知识库训练它成为恐龙专家、故事大王也可以尝试集成视觉模块让它能“看见”并描述物体。

基于树莓派与AI语音技术打造儿童智能问答系统

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