引言：物联网与语音交互的融合趋势

随着物联网（IoT）技术的快速发展，设备间的互联互通已成为常态。然而，传统的人机交互方式（如按键、屏幕）在便捷性和自然性上存在局限。语音交互作为最符合人类直觉的交互方式，正逐渐成为智能设备的标配。苹果Siri作为主流语音助手之一，其开放性和易用性为开发者提供了广阔的创新空间。

本文将聚焦ESP32开发板与Siri的联动，通过Arduino框架开发一个能够读取传感器数据并通过Siri语音播报的系统。这一方案不仅适用于智能家居场景，还可扩展至工业监控、健康管理等领域，具有极高的实用价值。

一、硬件准备与基础配置

1.1 ESP32开发板选型与特性

ESP32是乐鑫科技推出的低功耗、高集成度Wi-Fi/蓝牙双模SoC，其特点包括：

双核32位CPU，主频高达240MHz
内置Wi-Fi（802.11 b/g/n）和蓝牙4.2/BLE
丰富的外设接口（GPIO、ADC、DAC、SPI、I2C等）
低功耗设计，支持深度睡眠模式

推荐型号：ESP32-WROOM-32（集成4MB Flash）或ESP32-DevKitC（开发板形式，便于原型设计）。

1.2 传感器选型与连接

根据应用场景选择传感器，例如：

环境监测：DHT11（温湿度）、BH1750（光照强度）
运动检测：MPU6050（三轴加速度+陀螺仪）
气体检测：MQ-135（空气质量）

以DHT11为例，连接方式如下：

VCC → 3.3V
GND → GND
DATA → GPIO4（需上拉电阻4.7KΩ）

1.3 开发环境搭建

Arduino IDE配置：
- 安装Arduino IDE（最新版）
- 添加ESP32支持：文件→首选项→附加开发板管理器URL中输入：https://raw.githubusercontent.com/espressif/arduino-esp32/gh-pages/package_esp32_index.json
- 工具→开发板→开发板管理器，搜索“ESP32”并安装。
库安装：
- DHT传感器库：DHT sensor library（Adafruit）
- Wi-Fi管理库：WiFiClientSecure（内置）
- 语音交互辅助库：ArduinoJson（处理JSON数据）

二、Siri语音集成方案

2.1 Siri与ESP32的通信原理

由于Siri无法直接与ESP32通信，需通过中间服务（如iOS快捷指令+HTTP请求）实现。流程如下：

用户对iPhone说出Siri指令（如“读取温度”）。
Siri触发iOS快捷指令，发送HTTP GET请求至ESP32的Web服务器。
ESP32接收请求后读取传感器数据，返回JSON格式响应。
快捷指令解析JSON，通过Siri播报结果。

2.2 iOS快捷指令配置

创建快捷指令：
- 打开“快捷指令”App，点击“+”新建。
- 添加“URL”操作，输入ESP32的IP和端口（如http://192.168.1.100/temperature）。
- 添加“获取URL内容”操作（方法为GET）。
- 添加“解析JSON”操作，指定数据路径（如$.temperature）。
- 添加“朗读文本”操作，输入解析后的值。
添加Siri唤醒词：
- 在快捷指令设置中，点击“添加到Siri”，录制唤醒词（如“测温度”）。

2.3 ESP32端代码实现

核心代码框架

#include <WiFi.h>
#include <DHT.h>
#include <WebServer.h>
#define DHTPIN 4
#define DHTTYPE DHT11
DHT dht(DHTPIN, DHTTYPE);
WebServer server(80);
const char* ssid = "Your_SSID";
const char* password = "Your_PASSWORD";
void handleTemp() {
  float temp = dht.readTemperature();
  String json = "{\"temperature\":\"" + String(temp) + "\"}";
  server.send(200, "application/json", json);
}
void setup() {
  Serial.begin(115200);
  dht.begin();
  WiFi.begin(ssid, password);
  while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
    delay(500);
    Serial.print(".");
  }
  Serial.println(WiFi.localIP());
  server.on("/temperature", handleTemp);
  server.begin();
}
void loop() {
  server.handleClient();
}

代码解析

Wi-Fi连接：通过WiFi.begin()连接路由器，获取IP地址。
传感器初始化：dht.begin()启动DHT11传感器。
Web服务器设置：
- WebServer server(80)创建HTTP服务器，监听80端口。
- server.on("/temperature", handleTemp)绑定路径与处理函数。
数据处理：handleTemp()读取温度并返回JSON格式数据。

三、优化与扩展建议

3.1 性能优化

降低功耗：
- 使用esp_deep_sleep()让ESP32在空闲时进入深度睡眠。
- 通过定时唤醒（如RTC）定期采集数据。
数据缓存：
- 添加EEPROM或SPIFFS存储历史数据，支持查询。

3.2 功能扩展

多传感器支持：
- 扩展handleTemp()为handleSensorData()，返回包含温湿度、光照等的JSON。
安全增强：
- 启用HTTPS（需配置SSL证书）。
- 添加API密钥验证（如?key=YOUR_KEY）。
离线语音控制：
- 集成PDM库实现本地语音识别（需麦克风模块）。

3.3 故障排查

Wi-Fi连接失败：
- 检查SSID和密码是否正确。
- 确保路由器未启用MAC过滤。
传感器无数据：
- 检查接线是否正确（尤其是DATA引脚的上拉电阻）。
- 调用dht.readTemperature(false)禁用寄生模式（DHT11需高电平启动）。
Siri无响应：
- 确认iPhone与ESP32在同一局域网。
- 检查快捷指令中的URL是否可访问（用浏览器测试）。

四、实战案例：智能家居环境监测

4.1 场景描述

构建一个可通过Siri查询室内温湿度和光照强度的系统，适用于家庭或办公室。

4.2 硬件清单

ESP32-DevKitC ×1
DHT11温湿度传感器 ×1
BH1750光照传感器 ×1
面包板及跳线若干

4.3 代码实现（关键部分）

#include <BH1750.h>
BH1750 lightSensor;
void handleEnvData() {
  float temp = dht.readTemperature();
  float humi = dht.readHumidity();
  float lux = lightSensor.readLightLevel();
  String json = "{\"temperature\":\"" + String(temp) + 
                "\",\"humidity\":\"" + String(humi) + 
                "\",\"light\":\"" + String(lux) + "\"}";
  server.send(200, "application/json", json);
}
void setup() {
  // ...Wi-Fi初始化代码...
  Wire.begin(); // I2C初始化（BH1750需I2C）
  lightSensor.begin(BH1750::CONTINUOUS_HIGH_RES_MODE);
  server.on("/environment", handleEnvData);
}

4.4 快捷指令配置

添加“URL”操作：http://ESP32_IP/environment
添加“解析JSON”操作，指定路径：
- 温度：$.temperature
- 湿度：$.humidity
- 光照：$.light

添加“朗读文本”操作，组合字符串：

当前温度{temperature}摄氏度，湿度{humidity}%，光照强度{light}勒克斯。

五、总结与展望

本文通过ESP32与Siri的联动，实现了语音读取传感器数据的功能，覆盖了硬件选型、软件配置、代码实现及优化扩展的全流程。该方案具有以下优势：

低成本：ESP32价格亲民，传感器模块易于获取。
高灵活性：支持多种传感器和自定义语音指令。
易扩展性：可快速集成至现有智能家居系统。

未来，随着边缘计算和AI语音技术的发展，本地化语音处理将成为趋势。开发者可探索将语音识别模型（如TensorFlow Lite）部署至ESP32，进一步降低延迟和依赖云端的风险。

通过实践本文方案，读者不仅能掌握ESP32与Siri的集成技巧，还能深入理解物联网设备的数据采集与交互逻辑，为后续开发更复杂的智能应用奠定基础。

ESP32与Siri联动：用语音读取传感器数据的Arduino实战指南