项目概述

ElatoAI是一个创新的实时语音AI交互系统，它结合了ESP32微控制器、OpenAI实时API和安全WebSocket技术，实现了超过10分钟不间断的全球对话体验。这个开源项目特别适合物联网开发者和AI爱好者，通过硬件与云端AI的无缝集成，创造出具有个性的语音交互设备。

核心技术组成

1. 硬件层设计

系统采用ESP32-S3开发板作为硬件核心，其特色包括：

• 内置WiFi/蓝牙双模通信
• 支持Opus音频编解码（24kbps高质量传输）
• 无需PSRAM即可运行语音AI
• 通过PlatformIO进行固件开发

硬件设计图展示了精心设计的PCB布局：

2. 软件架构

系统采用三层架构设计：

前端界面（Next.js实现）：

• 用户管理界面
• AI角色创建工具
• 设备控制面板
• 实时对话记录查看

边缘计算层（Deno实现）：

• 处理WebSocket连接
• 管理OpenAI API调用
• 音频流中转处理
• 用户认证授权

嵌入式固件（Arduino框架）：

• 音频采集与播放
• WiFi连接管理
• 物理按键/触摸控制
• OTA固件更新

核心功能特点

1. 实时语音对话：采用OpenAI最新实时API，实现端到端延迟<1秒
2. 多角色管理：可创建不同性格、音色的AI角色
3. 安全通信：全程使用WSS加密传输
4. 全球低延迟：通过Deno边缘计算实现优化
5. 便捷控制：支持网页端音量调节、设备复位等功能
6. 对话历史：所有对话记录自动保存至Supabase数据库

手机端控制界面示例：

开发环境搭建指南

基础环境准备

1. Supabase本地服务

brew install supabase/tap/supabasesupabase start

2. 前端开发环境

cd frontend-nextjsnpm installcp .env.example .env.localnpm run dev

3. Deno边缘服务器

cd server-denocp .env.example .envdeno run -A --env-file=.env main.ts

ESP32设备配置

1. 修改Config.cpp中的服务器地址
2. 通过PlatformIO上传固件
3. 使用设备创建的ELATO-DEVICE热点配置WiFi

关键技术实现细节

音频处理流程

1. ESP32采集用户语音
2. 通过Opus编码压缩音频
3. 经WebSocket传输至边缘服务器
4. 调用OpenAI语音API获取响应
5. 返回音频流至设备播放

flowchart TD    User[用户语音] --> ESP32    ESP32 -->|WebSocket| Edge[边缘服务器]    Edge -->|API调用| OpenAI    OpenAI --> Edge    Edge -->|WebSocket| ESP32    ESP32 --> AI[AI语音响应]

多设备管理方案

1. 通过MAC地址注册设备
2. 用户账户与设备绑定
3. Supabase实现设备认证
4. 网页端集中管理所有设备

性能优化策略

1. 音频压缩：采用Opus编码，仅需24kbps带宽
2. 边缘计算：Deno服务器全球部署降低延迟
3. 连接保持：WebSocket长连接避免重复握手
4. 硬件优化：ESP32专用音频处理库提升效率

实际应用场景

1. 智能家居助手：语音控制家庭设备
2. 教育机器人：互动式学习伙伴
3. 客服系统：24小时语音服务
4. 医疗辅助：患者陪伴与提醒
5. 零售导购：智能产品推荐

开发注意事项

1. 网络要求：所有设备需在同一局域网测试
2. API限制：注意OpenAI的调用频率限制
3. 安全设置：务必配置Supabase行级安全(RLS)
4. 硬件兼容：确认使用ESP32-S3开发板

项目扩展方向

1. 增加语音打断检测功能
2. 支持更多硬件平台
3. 集成本地语音唤醒词
4. 开发移动端原生应用
5. 增加多语言支持

学习资源

• 演示视频
• 官方文档
• 开发套件购买

结语

ElatoAI项目展示了边缘计算与嵌入式设备的完美结合，为开发者提供了一个完整的实时语音AI解决方案。通过这个开源项目，开发者可以快速构建自己的智能语音设备，同时学习到现代物联网系统的最新开发模式。

项目采用MIT开源协议，欢迎开发者贡献代码，共同推进嵌入式AI技术的发展。

“

提示：开发过程中遇到技术问题，可以加入Discord社区交流讨论