【youyeetoo X1 windows 开发板体验】支持语音控制的AIoT智能终端设计

2024-1-26 16:32:49 2497 WINDOWS SBC 单板机

感谢电子发烧友和深圳风火轮科技的信任，本次参加youyeetoo X1 Windows 开发板的评测。

开发板特点

youyeetoo X1 是一款由深圳风火轮科技推出的x86架构单板电脑(SBC)，可运行全功能版的windows和Linux, 具备低成本，高性能的特点（11代Intel CPU N5105），它主要面向AIOT和自动控制市场，尺寸只有手掌大(115 * 75mm)，接口却非常丰富，内置了3路串口UART,2路HDMI，6路USB口、1路I2C、1路SPI、5路GPIO等 AIOT物联网常用的接口，还能接7寸MIPI触摸屏。

未标题-1(2).jpg

规格参数

Item	descriptions
处理器CPU:	11代Intel@ Jasper Lake N5105 赛扬(CPU工作频率2.0~2.9GHz，四核四线程10nm TDP 10W)
显卡GPU:	Intel@UHD超高清核心显(频率:450-800MHz)
内存RAM:	板载4G/8G/16G LPDDR4 (可选) 主推8GB
硬盘:	板载eMMC:0/64G/128G/256G(可选)M.2扩展:支持 NVMe 2280 SSD固态(PCIE3.0)和m2 SATA2280 SSD(支持超高速 PCle Gen 3.0 x4NVMe 1.4，也兼容PCle Gen 3.0 x2 NVME)SATA扩展:通过SATA转接板可以扩展 SATA3硬盘 (需要另购SATA转接板配件)Micro SD(TF): 支持市面上主流的所有TF卡
网络:	有线网络: RJ45千兆网口 1个无线网络: 通过M.2槽扩展，可选 WIFI5+BT5.0/WIFI6+BT5.2 双频WIFI蓝牙4G LTE: 通过 M.2槽扩展，默认调 EC20 4G数据上网(需要另购4G转接板配件)
显示输出 (多屏异显)	HDMI 接口: HDMI2.0 4K/60HzMicro HDMI接口: HDMI2.0 4K/60HzMIPI FPC接口:默认支持风火轮 MIPI7LCD(1024 * 600 LCD触摸屏)
USB	USB-A 座子: USB2.0 * 2(两个接口共用1.45A电流)USB-A 座子:USB3.0 * 2 (两个接口共用1.45A电流)USB插针:USB2.0 * 2(两个接口共用1.45A电流)
音频输出	1. 3.5耳机座(4线式)，可直接用带MIC的通话耳机2. SPK插针座子:板载3W功放，匹配8欧喇叭3. HDMI音频输出 (音频可以走HDMI输到电视上)
音频输入	1. 板载数字麦克风MIC，带降噪功能（默认BIOS支持）2. 背面MIC座2PIN: 可接模拟信号的MIC 咪头3.3V，座子间距0.8mm（需换BIOS才能使用）
M.2插槽扩展	2280规格:支持NVME SSD/M.2 SATA SSD (M-key)2230规格:支持WIFI5+BT5.0/WIFI6+BT5.2 模组扩展或者购买风火轮4G转接板，支持4G LTE (E-key)
UART串口	有3个UART TTL电平串口，可转接 RS232或RS485等模块，也可以CAN通信模块
I2C	IIC接口* 1 4PIN插针引出，提供windows/linux 操作例子教程默认3.3V
SPI	SPI接口* 1 5PIN插针引出，提供windows/linux 操作例子教程默认3.3V
GPIO	GPIO* 5 6PIN插针引出，提供windows/linux 操作例子教程默认3.3V
LED灯	板载红蓝LED灯2个，并联6PIN插针引出，方便安装整机默认3.3V（提供教程API接口可控制亮灭或者心跳闪烁），默认红灯闪烁绿灯常灭，可编程控制
按键	Power键 * 1 Reset键 * 1(恢复BIOS设置)
RTC	RTC座子SH1.25规格，可以外接纽扣电池CR2032，实现断电时间和定时开机， 3.3VRTC一年功耗35mAh左右
通电开机	支持通电开机(可以在BIOS中设置)
电源	12V DC座子(5.5*2.1)输入，2PIN PH-2A 2.54mm插针输入推荐电源适配器12V3A
尺寸	115 * 75mm
散热器	FAN座子规格: SH1.04PIN座子标配带散热器出货 5V/0.2A 功率
系统OS	Windows 10/11 和 Linux ubuntu /Linux Debian 提供硬件操作教程和例子
NFC	NFC被动通信，支持与手机进行数据传输，兼容android/iOS手机风火轮提供例子和API教程
软件看门狗	标准windows API支持
CPU温度读取	标准windows API支持
CPU风扇调速	标准windows API支持
POE	支持AC/BT协议30W POE模块，可定制60W支持(需要另购POE模组)

详细资料

该开发板的详细资料参见：http://wiki.smartfire.cn/x1

评测计划

接下来打算先文档，学习youyeetoo X1的外设控制，重点是其在Windows下的使用。以前测试过很多Linux开发板，本次重点想测试其Windows下的表现，开发工具将采用Visual Studio，开发语言采用C#，也可能会结合使用C++和Python，视需要再定。

后续将移植语音识别模块到该平台上，并且连接该模块到IoT平台，实现利用语音指令控制其他外设。

开箱

今天收到厂商寄送的开发板，中午就迫不及待地开箱了。

风火轮的板子做工精致，配件齐全，特别是配了7存的显示屏，真是诚意满满！

完整的开箱视频见B站：https://www.bilibili.com/video/BV15k4y1S7R3/

本主题由 dianzi_0101 于 2024-3-12 09:01 添加图标推荐

2024-1-26 16:32:49　　评论 淘帖0 举报

相关推荐

5 个讨论

0 开发板默认的镜像是Windows 10 + HDMI接口输出。所以如果想简单地测试板子的功能，可以直接利用HDMI显示器进行。接好电源，开机后等待几秒钟，HDMI显示器就有输出了。首次安装系统，就会显示Windows 10的安装界面经过几步设置之后，就正式进入Windows了。如果想安装Windows 11，可以到风火轮的官方网站下载固件。

2024-2-17 20:12:18 评论举报 1^# zealsoft

0 本帖最后由 zealsoft 于 2024-2-18 18:49 编辑由于厂商提供了7寸的触摸屏，就希望修改BIOS为触摸屏输出。参照https://wiki.youyeetoo.cn/zh/x1/parts/screen的介绍方法就可以将BIOS的默认输出改为7寸触摸屏。厂商在B站也提供了详细的视频指导：https://www.bilibili.com/video/BV1aG411i7r5/。触摸屏盒子中还有一个窄的排线，是提供给华硕开发板使用的，我们用不到。在厂商的说明中，还提到不更新BIOS，直接在Windows下安装显示驱动的方法，不过我在测试中发现不可行。再次接好电源，开机后默认的输出就是7寸屏了，HDMI显示器也会有输出，可以形成双屏显示效果。

2024-2-17 20:12:31 评论举报 2^# zealsoft

0 今天进入到正式开发阶段，介绍一下如何使用C#语言和华为提供的IoT设备接入SDK（C#）进行设备的连云工作。 1. 下载华为的IoT设备接入SDK（C#）华为的IoT平台支持MQTT，当然可以直接调用C#语言的MQTTNet库直接编程完成平台的接入工作。我们选择华为官方的C#接入SDK，主要是可以简化诸如鉴权和一些手工编解码的工作。使用官方的SDK也会有很多坑，特别是这个C# SDK用的人不多，它的文档好久没有更新了，和最新的平台有点对不上。不过代码是有人一直在维护的，基本可以工作。官方的SDK地址： https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-iot-device-sdk-csharp 建议大家先看看中文的ReadMe文档，这个文档写得还是很详细的。对于文档中已经描述的部分，我们就不重复了，下面重点说文档和现有平台不一致的地方。 2. 在华为平台上创建产品和注册设备要使用华为平台进行接入，首先需要在平台上进行产品创建和设备注册，然后才能用程序进行平台介入。在文档中介绍了全过程，虽然有个别地方和现有平台不一致，但大体差不多，有几点不同需要注意：文档中提到的产品模型注册链接是错误的，无法下载到SmokeDetector的产品模型。这部分可以忽略，不会影响设备的接入，只影响消息内容的解析。我们先做测试，日后再创建产品模型。文档和示例程序中的设备密钥都是“secret”。现有平台上要求密钥至少8位，所以这个地方要设置8位以上的密钥，内容随意。平台的接入信息很重要，后面修改程序时会用到。 3. 对程序代码的修改官方程序是针对Visual Studio 2017的.NET Standard 2.0的，我们使用Visual Studio 2022的.NET 8.0，并没有遇到什么问题。测试程序的功能可以先从 iot-device-feature-test这个例子开始。这个例子的Main函数是所有简单功能测试的入口。对程序的修改包括：修改serverUri为上面接入信息的服务器，MQTT和MQTTS使用的服务器地址是相同的。修改deviceId使其和所创建的设备一致。修改deviceSecret使其和所创建的设备一致。该程序中的每个测试代码默认是用注释关闭的，想测试哪个就把哪个前面的注释去掉。比如 MessageSample ms = new MessageSample(); ms.FunMessageSample(serverUri, 1883, deviceId, deviceSecret); 复制代码这里采用的是1883端口，先测试非安全协议，免得证书问题捣乱。程序内部使用NLog输出了日志，有问题时可以看日志进行排查 4. 发送消息的测试下面就可以直接运行测试程序了。从程序输出可以看到设备侧已经连接上服务器，并正确发出了消息。在切换到云侧的控制台，我们在消息跟踪中可以看到设备发送消息的相关日志。点击消息详情，可以看出平台接到的消息是完全正确的。

2024-3-1 22:16:05 评论举报 3^# zealsoft

0 MQTT连云测试完成之后，今天来测试一下板子的语音功能，为后续的语音控制做准备。 C#进行语音处理需要借助于NAudio库。我们写了一个简单的程序进行录音测试。 sing System; using NAudio.Wave; class Program { static void Main(string[] args) { WaveInEvent waveSource = new WaveInEvent(); waveSource.DeviceNumber = 0; // 选择输入设备，0通常是默认麦克风 waveSource.WaveFormat = new WaveFormat(44100, 1); // 设置音频格式，这里是44.1kHz单声道 WaveFileWriter waveFile = new WaveFileWriter(@"RecordedAudio.wav", waveSource.WaveFormat); waveSource.DataAvailable += (object sender, WaveInEventArgs e) => { waveFile.Write(e.Buffer, 0, e.BytesRecorded); waveFile.Flush(); // 确保数据被写入磁盘 }; Console.WriteLine("开始录音，按任意键停止..."); waveSource.StartRecording(); Console.ReadKey(true); // 等待用户按键以停止录音 waveSource.StopRecording(); // 停止录音 waveFile.Dispose(); // 关闭并释放文件资源 waveSource.Dispose(); // 释放录音设备资源 Console.WriteLine("录音已保存到 RecordedAudio.wav"); } } 复制代码我是在无影云电脑上进行Visual Studio开发的，这个程序虽然可以在无影云电脑上正常运行，但录音的音质很差，主要还是无影云电脑对实时语音流的支持比较差。我决定把程序直接拷贝到板子上运行。开发板上内置了.NET Framework，但是并不包括最新的.NET 环境。要将程序拷贝到板子上运行，要么在板子上安装.NET 8.0的运行库，要么在Visual Studio中发布程序时将所有需要的库文件都打包在一起。我选择的是后者，需要在发布的配置文件设置中选择部署模式为“独立”。这样Visual Studio就会把所有需要的文件都放在一个目录中。对于这样的一个简单程序，一共需要195个文件，共66MB。将这些文件拷贝到X1开发板上直接运行就可以了。运行程序的时候发现由于X1开发板的镜像是英文的，默认不支持中文，显示是乱码。但是生成的录音文件是正确的，音质也很好。附件是生成的录音文件。音频测试成功了，后面就可以实现语音识别了。 RecordedAudio.rar (232.74 KB, 下载次数: 0 )

2024-3-6 21:19:49 评论举报 4^# zealsoft

0 完成了录音的测试后，就开始语音识别的工作。这里我们采用百度的在线语音识别功能。在百度AI开放平台中，登录自己的百度账号，点击“语音识别”服务，选择“创建应用”，填好应用名称，选择应用类型，填好应用描述，这样就创建好了“语音识别”服务。百度为C#提供了SDK，所有百度AI功能都很容易在C#中调用。在NuGet中搜索 Baidu.AI，安装最新版即可。下面是完整的代码，其中APPID/ApiKEY和apiSecretKey 需要从百度的控制台获得。 using System; using NAudio.Wave; using System.Collections.Generic; using System.Text.Json; using Newtonsoft.Json; public class JsonResponse { public int ErrNo { get; set; } public string ErrMsg { get; set; } public string CorpusNo { get; set; } public string Sn { get; set; } public List Result { get; set; } } class Program { static void Main(string[] args) { WaveInEvent waveSource = new WaveInEvent(); waveSource.DeviceNumber = 0; // 选择输入设备，0通常是默认麦克风 waveSource.WaveFormat = new WaveFormat(16000, 1); // 设置音频格式，这里是44.1kHz单声道 WaveFileWriter waveFile = new WaveFileWriter(@"RecordedAudio.wav", waveSource.WaveFormat); waveSource.DataAvailable += (object sender, WaveInEventArgs e) => { // Console.WriteLine("BytesRecorded: {0:G}", e.BytesRecorded); waveFile.Write(e.Buffer, 0, e.BytesRecorded); waveFile.Flush(); // 确保数据被写入磁盘 }; Console.WriteLine("Start recording and press any key to stop..."); waveSource.StartRecording(); Console.ReadKey(true); // 等待用户按键以停止录音 waveSource.StopRecording(); // 停止录音 waveFile.Dispose(); // 关闭并释放文件资源 waveSource.Dispose(); // 释放录音设备资源 Console.WriteLine("Saved to RecordedAudio.wav"); var data = File.ReadAllBytes(@"RecordedAudio.wav"); var AppID = "54665143"; var apiKey = "xxxx"; var apiSecretKey = "xxxxx"; var language = 1537; //普通话模型 var options = new Dictionary { {"dev_pid", language} }; Baidu.Aip.Speech.Asr asr = new Baidu.Aip.Speech.Asr(AppID, apiKey, apiSecretKey) { Timeout = 60000 }; //JObject Asr.Recognize(byte[] data, string format, int rate, [Dictionary options options = null]) var jobject = asr.Recognize(data, "wav", 16000, options); Console.WriteLine(jobject); try { //Console.WriteLine(jsonString); // 解析JSON字符串 // JsonResponse response = JsonSerializer.Deserialize(jobject.ToString()); JsonResponse response = JsonConvert.DeserializeObject(jobject.ToString()); // 检查err_no的值 if (response.ErrNo == 0) { // 打印result数组中的字符串 foreach (var item in response.Result) { Console.WriteLine(item); if (item.ToString().IndexOf("开灯") > 0) Console.WriteLine("Turn on the light"); else if(item.ToString().IndexOf("关灯") > 0) Console.WriteLine("Turn off the light"); } } else { Console.WriteLine("Error occurred: " + response.ErrMsg); } } catch (JsonReaderException ex) { // 处理JSON解析异常 Console.WriteLine("JSON parsing error: " + ex.Message); } } } 复制代码在这段代码中，我们还对语音识别结果中是否包括开灯、关灯这样的词进行了判断。一般在语音识别时，百度返回的结果是“开灯。”，有时候百度也会返回“啊开灯？”这样的。程序在云电脑上运行的结果如下。由于云电脑的网络延迟导致云电脑上的录音结果不如X1开发板，现在云电脑都可以正常处理，X1开发板运行程序更没有问题了。至此所有单项技术都验证完毕，后面就实现程序整合。

2024-3-12 07:56:39 评论举报 5^# zealsoft