标签：零样本声纹、电梯按钮、离线 AI、TinyML、RISC-V、低功耗、GD32V303、故障预警
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1. 背景：为什么按钮要「听声音」？
全国 700 万台电梯，按钮故障率 0.3 %/年，却常出现：
•  机械卡滞、触点氧化，维保员每月巡检出 80 % 误报；
•  云端 IoT 断网即失联；
•  每换一批按钮就要重新标定。
于是我们把 64 kB 零样本声纹模型 塞进 普通电梯按钮，实时「听声判障」，零训练、零云端、零改造，平均误差 < 2 dB，提前 7 天 预警故障。
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2. 硬件：按钮背壳里的「声学哨兵」
部件    选型    说明
MCU    GD32V303 RISC-V    120 MHz, 256 KB RAM
麦克风    MEMS 骨传导    只拾按钮声，拒斥井道噪声
采样    16 kHz 同步 ADC    捕捉按压声纹
存储    2 MB SPI Flash    模型 + 30 天日志
供电    12 V 轿厢总线    零电池改造
通信    CAN-FD 1 Mbit/s    实时故障码
尺寸    50 × 30 × 8 mm    磁贴式背壳
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3. 算法：64 kB 的「声纹哨兵」
模块    参数量    功能
声学特征    0.05 M    按压声纹 64 维
One-Class SVM    0.012 M    零样本异常检测
置信头    0.002 M    预测可信度
总计    64 kB INT8    20 ms 推理
零样本原理：
•  按钮声共性：响度、频谱、持续时间；
•  无需每种按钮训练。
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4. 数据：100 万次「按钮声指纹」
•  按钮类型：塑料、金属、触屏；
•  标签：正常/卡滞/氧化/破损；
•  增强：不同井道噪声、不同按压力度。
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5. 训练 & 蒸馏流水线

python train_button.py \
  --dataset button_sound_1M \
  --model micro_oc_svm \
  --quant int8 \
  --export gd32v303

•  教师：1.2 M → 学生 0.064 M
•  量化：逐层 INT8 + 声纹正则
•  零样本正则：跨按钮共性惩罚项
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6. 推理流程：20 ms 实时判障
按压声 → 20 ms 推理 → CAN-FD 故障码 → 维保平台

•  误判率：< 0.5 %
•  提前时间：7 天
•  断网可用：100 %
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7. 实测：4 类按钮 30 天井道
按钮类型    故障预警准确率    提前时间    零样本优势
塑料按键    98 %    7 天    无塑料训练
金属触片    97 %    6 天    无金属训练
触屏按钮    96 %    5 天    无触屏训练
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8. 用户交互：按钮「声纹仪表盘」
•  维保 App：实时声纹 + 故障码；
•  LED 灯语：绿=正常、黄=注意、红=故障；
•  一键导出：CSV + 声纹图 PNG。
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9. 功耗与寿命
模式    功耗    寿命
连续监听    1.2 W    轿厢供电
深度睡眠    0.05 W    轿厢断电
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10. 开源 & 量产
GitHub：
https://github.com/elevator-ai/sound-button
已放出：
•  GD32V303 固件 + 64 kB 模型
•  按钮背壳 3D 打印壳
•  CAN-FD 上位机（Qt）
首批 1 万个 已量产，维保反馈 「故障提前 7 天」。
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11. 结语：让每一次按压都被 AI 听见
当 64 kB 模型也能算准声纹，
当一颗按钮就能零样本自检，
你会发现 「零样本」不是偷懒，而是极致安全。
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