OrangePi AIpro 开箱初体验及语音识别样例

一、 前言

首先非常感谢官方大大给予这次机会，让我有幸参加此次活动。

 

OrangePi AIpro联合华为精心打造，采用昇腾AI技术路线，具体为4核64位处理器+AI处理器，集成图形处理器，支持8TOPS AI算力，拥有8GB/16GB LPDDR4X，可以外接32GB/64GB/128GB/256GB eMMC模块，支持双4K高清输出。并且OrangePi AIpro引用了相当丰富的接口，包括两个HDMI输出、GPIO接口、Type-C电源接口、支持SATA/NVMe SSD 2280的M.2插槽、TF插槽、千兆网口、两个USB3.0、一个USB Type-C 3.0、一个Micro USB（串口打印调试功能）、两个MIPI摄像头、一个MIPI屏等，预留电池接口，可广泛适用于AI边缘计算、深度视觉学习及视频流AI分析、视频图像分析、自然语言处理、智能小车、机械臂、人工智能、无人机、云计算、AR/VR、智能安防、智能家居等领域，覆盖 AIoT各个行业。 Orange Pi AIpro支持Ubuntu、openEuler操作系统，满足大多数AI算法原型验证、推理应用开发的需求，总之是非常的nice。

二、 开发板介绍

1、 接口详情

 

如图所见，我们看到它的功能是十分丰富的，并且还支持接入其他外设接口，扩展非常的方便。

2、 烧录镜像

2.1、事先准备

首先我们需要准备：OrangePi AIpro（包括主板和电源）、SD卡（用于装载镜像运行开发板）、读卡器（这里配置选择USB）、PC（笔记本或台式机）、显示器、双头HDMI线、键盘（可以外接USB）、鼠标（可以外接USB）。

2.2、烧写镜像到SD卡

（1）下载资料

我们打开官方网站，点击下载按钮，下载资料。

 

官方工具和ubuntu镜像都在百度网盘，分别根据页面提示提取文件，并在以下目录中获取文件后，保存在PC机上，烧录工具使用的是balenaEtcher。

 

ubuntu镜像：opiaipro_ubuntu22.04_desktop_aarch64_*.img.xz

 

注：ubuntu镜像我们尽量使用旧版本的，旧版本更稳定，在本人的实际安装中，使用版本为3xx会烧录失败，但在使用旧版本，在本人的亲测下，旧版本的基本不会出现烧录失败的情况，所以下面我所使用的是2xx的。

（2）烧录

将SD卡插入读卡器，再将读卡器插入PC机。

 

然后启动烧录工具balenaEtcher，根据提示，依次“从文件烧录”-》“选择目标磁盘”-》“开始烧录！”，因为之前烧录了，所以我这里就不点了，烧录需要耐心等待下。

 

烧录完成之后需要验证，验证也是自动完成的，我们耐心等待，完成之后显示烧录成功。

 

2.3、启动OrangePi AIpro系统

我们将烧录好的SD卡插入开发板的SD插槽，然后将开发板的电源线接上、两个USB接键盘与鼠标、使用双头HDMI线接显示器，如下图。

 

插入上电完成之后，等待一会，显示器就会显示登录界面了。

 

输入HwHiAiUser用户名登录密码（默认为Mind@123）登录开发板，进入主界面如下图所示，登录后请修改默认密码，并妥善保管新密码。

 

三、运行案例：语音识别

1、准备工作

首先为了操作方便，我们可以进入系统然后连接WIFI，打开终端，输入ifconfig 查看IP地址。

 

 

 

在个人PC 这里打开 FinalShell 工具，使用SSH 连接，填写好名称，主机（这就是IP地址），用户名与密码等参数，点击确定，完成连接。

 

3、 播放音频与录音

2.1、播放音频

准备好3.5mm口的耳机，将耳机插入开发板的3.5mm耳机接口中。

 

然后接下来进入到音频测试程序所在的目录中，打开FinalShell 工具，敲指令。

sudo-i # 切换管理员权限，输入密码进入
cd /opt/opi_test/audio

输入ls 查看目录下的文件，当然 FinalShell 也会已树形文件结构实时同步文件信息。

 

使用下的命令就可以播放测试音频到耳机了。

./sample_audio play 2 qzgy_48k_16_mono_30s.pcm

2.2、效果演示

由于3.5mm耳机外放声音有点小，所以这里就使用音响的方式记录下来。

https://www.bilibili.com/video/BV1nr421L7q9

2.3、录音播放

首先将带MIC功能的耳机插入开发板的3.5mm耳机接口中。

然后进入音频测试程序所在的目录中，执行下面的指令。

sudo -i
 cd /opt/opi_test/audio

然后可以使用下面的命令录制一段5秒钟的音频。

./sample_audio capture test05.pcm

录音完成后会在当前目录下生成一个test05.pcm的录音文件，然后使用下面的命令可以将录制的音频文件播放到耳机。

./sample_audio play 2 test05.pcm

 

2.4、演示视频

https://www.bilibili.com/video/BV12J4m1378V

https://www.bilibili.com/video/BV137421Z711

四、 运行语音识别

在镜像中预装了JupyterLab软件。Jupyter Lab软件是一个基于web的交互式开发环境，集成了代码编辑器、终端、文件管理器等功能，使得开发者可以在一个界面中完成各种任务。并且我们在镜像中也预置了一些可以在JupyterLab软件中运行的AI应用样例。这些样例都是使用Python编写的，并调用了Python版本的AscendCL编程接口。本章节介绍如何登录jupyterlab并在jupyterlab中运行 这些预置的AI应用样例。

1、 启动JupyterLab

首先登录Linux系统桌面，然后打开终端，再切换到保存AI应用样例的目录下。

cd /home/HwHiAiUser/samples/notebooks

然后执行start_notebook.sh脚本启动 Jupyter Lab。

./start_notebook.sh

 

在执行该脚本后，终端会出现如下打印信息，在打印信息中会有登录Jupyter Lab的网址链接。

 

登录Jupyter Lab后的界面如下所示，左侧文件管理器中是9个AI应用样例和 Jupyter Lab 启动脚本。

 

2、启动智能语音识别

首先在Jupyter Lab界面双击“09-speech-recognition”，进入到该目录下，在该目录下有运行该示例的所有资源，其中mian.ipynb是在JupyterLab中运行该样例的文件，双击打开main.ipynb，在右侧窗口中会显示main.ipynb文件中的内容，单击按钮运行样例，在弹出的对话框中单击“Restart”按钮，此时该样例开始运行。

 

若干秒后，在窗口中出现了如下内容。我们可以看到模型对测试语音进行推理， 识别出了语音中的文本信息为“智能语音作为智能时代人机交互的关键接口各行业 爆发式的场景需求驱动行业发展进入黄金期”。

 

测试语音的保存路径如下所示

/home/HwHiAiUser/samples/notebooks/09-speech-recognition/sample.wav

我们可以自己修改音频文件，然后实现语音转文字效果。

至此，演示案例就完成了，在开发板上可以外接一个小型的显示器，当我们需要录音时，自动连接蓝牙点击按钮进行录音，然后将文件保存下来，自动执行转文字效果，实现实时翻译器或在线文字转换功能。

五、 总结

综上所述，我们可以看出OrangePi AIpro是一款非常优秀AI开发板，不仅演示的案例，它的内部还有许多非常实用的功能，例如目标检测、卡通图像生成、人像分割与背景替换等，功能使用是真的强大。

体验下来，开发板真的很不错，无论对于刚毕业的小白新手还是别的某一领域的大牛想学习，都很友好，容易上手，官方的手册也是十分的详细；并且随着未来科技的不断发展，我相信越来越多的领域都会开始向AI靠拢，从制造业到人们的出行，OrangePi AIpro展现出未来带来巨大价值。

剧透一下：后续会把上述的实时翻译器给做出来，以及智能家居联合使用，敬请期待。