近年来，语音识别技术逐渐成为人工智能领域的热门研究方向，广泛应用于智能家居、车载系统、便携式设备等多种场景。尽管目前众多语音识别解决方案多依赖于高性能处理器和云端计算，但低功耗、低成本的边缘计算设备日益受到重视。Arduino Nano作为一款经典的8位微控制器，通过其极低的硬件资源消耗和良好的扩展性，成为探索轻量级语音识别技术的理想平台。本文聚焦于利用Arduino Nano实现简单语音转文本（Speech-to-Text，简称STT）系统的技术细节与实践经验，分享其设计理念、实现方法及实际效果评估，为具创新性的低功耗本地语音识别提供启示。 Arduino Nano搭载Atmel ATmega328p芯片，具备32KB的闪存和2KB的SRAM，工作频率为16MHz。其计算能力远不如现代高端芯片，但轻巧的硬件配置也带来了功耗低、成本低的优势。
受限于存储容量和处理能力，实现高精度、复杂的语音识别算法显得尤为困难。然而，通过对传统语音特征提取及分类过程的优化调整，利用整数计算替代浮点运算，Arduino Nano依然能够实现对有限词汇范围，比如数字“零”到“九”之间语音的准确识别，达到近95%的准确率，这在微控制器级别的项目中具有重要的探索意义。 系统架构方面，整个流程从采集模拟音频开始，使用MAX4466麦克风模块采集语音信号，经过硬件连接至Arduino Nano的模拟输入A7引脚。采样速率设置为6400次每秒，系统利用定时器中断周期性读取ADC数据，采用预加重算法去除直流偏置并增强高频成分，提升语音信号的质量与识别的鲁棒性。每10毫秒收集128个取样点，对信号进行4位量化，并以Hann窗函数进行加窗处理，减少频谱泄漏现象。随后实行基于16位整数计算的快速傅里叶变换（FFT），获得64个有效的频域信息。
为避免大型计算导致的实时性能瓶颈，开发者引入了轻量级的幅值估算方法以取代传统的平方和根运算，极大节省了运算周期。 在特征提取层面，系统进一步将FFT输出的频谱数据映射至22个近似Mel尺度滤波器组上，通过离散滤波获得对人耳感知更敏感的频段能量分布，再从中计算8阶倒谱系数（cepstrum coefficients），以形成最终的声学特征向量。该过程完全采用定点整数运算完成，避免了浮点数计算带来的额外资源消耗和运算时间。识别部分则以一套预先训练生成的“码本”为基础，将采集到的倒谱特征与十个数字词汇对应的特征张量进行匹配。相比传统复杂神经网络模型，码本匹配算法的实现简单且占用资源极少，在RAM和存储空间有限的环境下尤为适合。 为了保证识别的准确性与稳定性，系统设计了基于静音帧的端点检测机制。
只有当连续多帧音频达到一定能量阈值后才触发识别流程，避免环境噪声误判。另外，该项目提供了专用训练模块，允许用户在Linux桌面环境下用C语言程序实时采集Arduino发送的音频帧数据，并通过交互式操作添加或替换训练样本，进而更新码本文件。该机制方便定制个性化和环境适应性的词汇库，提升适用场景的灵活性和准确度。 不过限于硬件环境，麦克风采样质量和噪声抑制效果仍是当前瓶颈之一。使用标准MAX4466类音频放大模块采集的信号带有较大噪声，影响低质量音频环境下的识别表现。为此，项目作者尝试在更高端的Arduino Nano RP2040 Connect开发板上替换为PDM数字麦克风，获得了明显的低噪声采样效果。
未来进一步的硬件优化如加入模拟滤波、全差分输入和更高精度ADC将有助于改进系统性能。 从技术实现角度看，该项目的核心创新点在于将复杂的频谱和倒谱特征提取算法，利用高效的定点数学和针对性算法优化，在极其有限的计算资源和存储空间中成功运行。与传统基于浮点DSP或高阶嵌入式Linux平台的方案相比，Arduino Nano的极简化实现验证了基础语音识别算法的可用性与适应性，特别适合低成本、超低功耗本地自主语音交互需求，如玩具、家电控制、简单指令识别等领域。 作为开源项目，该系统的代码结构清晰，模块化设计便于扩展和二次开发。程序中包含了详细的中断管理、FFT固定点实现、音频特征计算以及码本更新机制，极大程度地降低了入门门槛。附带的训练程序和Linux端音频录入工具也为开发者提供了良好的实验平台。
面对未来，结合机器学习方法对码本进行智能化更新，甚至尝试使用轻量级神经网络推断引擎或硬件加速器，有望进一步提升识别准确度和词汇量。 总体而言，基于Arduino Nano的简单语音转文本项目，不仅丰富了DIY嵌入式语音技术的实验成果，也为低成本设备上的语音指令智能赋能打开了新思路。通过软硬件协同优化与数据训练策略的整合，迈出了将语音识别功能带入微控制器级别的坚实一步。未来，随着硬件性能提升和算法创新落地，相信这类简易STT系统在智能家居控制、辅助设备及边缘计算终端的应用会更加广泛，具有极大市场潜力与研究价值。
