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  2025.07.30
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智能車載機器人，采用ESP32-S3（語音交互） + 瑞芯微RK3588（多模態AI處理）雙芯片方案，重點優化語音識別準確率和實時響應速度，打造行業領先的車載智能助手。

核心需求

1、解決語音識別率問題

優化ESP32-S3的麥克風陣列降噪（AEC/NS）

提升本地語音喚醒（Wake Word）準確率

降低云端語音識別（ASR）的誤識別率

2、優化系統時延

減少語音輸入→AI處理→反饋全鏈路延遲（目標<300ms）

優化RK3588的NPU推理效率（YOLO/語音模型）

確保多線程調度不影響實時性

3、車載場景適配

解決車內噪聲（風噪/引擎聲）對語音的干擾

適應車載電源管理（低功耗喚醒+快速響應）

支持離線+在線混合語音模式（無網絡時仍可用）

技術棧要求:

方向 必須掌握的技術

ESP32-S3 - 語音前端處理（AEC/NS/AGC）

- Wi-Fi/BLE通信優化

- 低功耗喚醒設計

RK3588 - Linux BSP定制

- NPU加速（RKNN/YOLO部署）

- 多攝像頭輸入處理

語音/AI - 本地語音識別（如Vosk/Speech-to-Text）

- 噪聲抑制算法

- 多模態交互邏輯

車載適配 - CAN總線通信

- 車載電源管理

- EMI/EMC抗干擾設計

調試優化 - 使用Perf/Valgrind分析性能瓶頸

- 示波器抓取語音信號質量

項目職責:

1、主導車載語音交互系統的嵌入式開發，確保低延遲、高識別率

2、優化RK3588的AI推理流水線，減少圖像+語音并行處理的資源沖突

3、設計抗噪聲語音方案，適應高速行駛中的復雜聲學環境

4、開發量產測試工具，確保語音模塊的出廠一致性

5、與算法團隊協作，部署優化后的語音模型

硬性條件：

? 5年+嵌入式開發經驗，有車載/機器人語音項目成功案例

? 精通ESP32-S3語音鏈路的全棧開發（從麥克風驅動到云端通信）

? 有RK3588 NPU加速經驗，完成過AI模型部署（如CNN/RNN）

? 能通過硬件+算法聯合優化手段降低系統延遲

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