智慧零售语音采集

套餐: 标准部署 {#default}

为你的门店部署一套边缘语音采集分析系统。

部署完成后你可以：

• 实时转录门店内的顾客对话
• 声纹识别——自动分辨不同说话人
• 对接 SenseCraft Voice 云平台，多门店数据汇总分析
• 隐私优先——音频在本地处理，不上传原始录音

前提条件： USB-C 数据线 · 网线

步骤 1: 刷写 OpenWrt 固件 {#firmware type=manual required=false}

将操作系统写入 reRouter，然后连接到网络。2025 年 11 月之后购买的新品可跳过此步骤——已预装正确固件。

前置准备：

• 安装 rpiboot 工具——不安装的话电脑无法识别 eMMC
  • Windows： 下载并运行 rpiboot 安装包
  • Mac/Linux： 源码编译——git clone --depth=1 https://github.com/raspberrypi/usbboot && cd usbboot && make

刷写步骤：

1. 拆下 reRouter 外壳，露出 CM4 主板

2. 用跳线帽连接主板上的 Boot 和 GND 引脚，进入 boot 模式（参考下图）

   

3. 用 USB-C 线连接 reRouter 到电脑，然后运行 rpiboot——eMMC 将显示为 USB 存储设备

4. 下载固件（必须使用以下链接，才能保证默认 IP 为 192.168.49.1）：

   • 全球版 | 中国版

5. 使用以下任一工具刷写固件：

   • Raspberry Pi Imager — 选择"自定义镜像"，选择固件文件
   • balenaEtcher — 选择固件文件和目标驱动器，点击"Flash"

6. 刷写完成后，拔掉 Boot-GND 跳线帽，装回外壳，接线上电

详细刷机说明请参考 reRouter 刷机指南。

首次连接：

1. 用网线将电脑连接到 reRouter 的 LAN 口
2. 用另一根网线将 WAN 口 连接到路由器
3. 等待 1-2 分钟启动完成
4. 浏览器访问 http://192.168.49.1（这是 OpenWrt 默认 LAN 网关 IP）
5. 登录：用户名 root，密码留空

故障排查

步骤 2: 部署语音服务 {#voice_services type=docker_deploy required=true config=devices/voice_services_deploy.yaml}

在设备上启动语音识别和分析服务。

部署目标 {#voice_services_local type=local config=devices/voice_services_deploy.yaml}

在本地电脑上部署语音服务。

接线

1. 确保 Docker Desktop 已安装并运行
2. 确认 reSpeaker XVF3800 已通过 USB 连接
3. 确认至少 2GB 可用磁盘空间，端口 8090 未被占用
4. 验证 reSpeaker 被识别：Windows 设备管理器 > 声音控制器；Mac 系统偏好设置 > 声音 > 输入；Linux 执行 arecord -l

故障排查

部署目标 {#voice_services_remote type=remote config=devices/voice_services_deploy.yaml default=true}

将语音服务部署到远程设备（reRouter、树莓派等）。

接线

1. 确认 reRouter WAN 口已连接路由器且能上网
2. 电脑网线接 reRouter LAN 口
3. 默认 SSH：IP 192.168.49.1，用户 root，无密码
4. 将 reSpeaker XVF3800 插入 reRouter USB 口

故障排查

步骤 3: 用户上手指引 {#user_guide type=manual required=false}

验证系统运行正常，并连接到云端平台。

第一步：打开边缘客户端，开始录音

1. 浏览器打开 http://<设备IP>:8090（默认地址：http://192.168.49.1:8090）

   

2. 点击录音按钮——在 reSpeaker 附近说话，实时转录文字会立即出现

3. 点击侧边栏中的设备状态页面

   

4. 上游服务器地址已预先配置——设备能访问服务器后会自动注册到云平台

第二步：在云平台上找到设备并接管

1. 打开 https://test-voice-web.seeed.cn/

2. 进入门店管理——通过设备的 IP 地址或 MAC 地址找到对应设备

   

3. 点击设备进行接管——所有语音转录记录现在可以在记录管理中查看

故障排查

部署完成

语音 AI 系统已就绪！

验证部署

部署完成后，确认所有服务正常运行：

# 检查容器状态——三个容器均应显示 "Up"
docker ps

# 查看语音客户端初始化日志
docker logs sensecraft-voice-client

然后重启设备，确保所有配置和音频权限生效：

reboot

重启后等待 2 分钟再继续操作。

服务访问

边缘客户端 (http://<设备IP>:8090)

边缘客户端在 reRouter 本地运行，提供三个功能模块：

语音识别（ASR）

实时显示本地 ASR 服务的运行状态。在 reSpeaker 附近说话，即可看到转录文字实时出现——通过这里验证音频输入是否正常、识别准确率是否满足需求。

声纹识别

注册说话人声纹，让系统自动识别谁在说话。系统从音频样本中提取唯一声纹特征——注册完成后，后续所有转录记录将自动标注说话人身份。

设备状态与配置

查看 reRouter 运行状态，并调整核心参数：

• 网络设置 — 配置 Wi-Fi 连接
• 上游服务器地址 — 数据同步到云平台的地址（已预先配置，仅在使用私有化部署时需要修改）

云端管理平台 (https://test-voice-web.seeed.cn/)

将边缘设备连接到 SenseCraft Voice 云平台，实现多门店数据汇总分析。在边缘客户端设置好上游服务器地址后，设备会自动注册到云平台。

仪表板

运营数据总览，支持门店筛选——切换门店后图表即时更新。按小时展示每日采集趋势，并分析关键词热点，显示哪些关键词触发最频繁、来自哪些设备。

记录管理

按设备名称、门店名称、位置或 MAC 地址搜索和筛选语音记录。两种查看模式：

• 对话模式 — 按轮次阅读转录内容
• 时间线模式 — 回放原始音频，同步查看转录文本

支持三种格式导出：Markdown、纯文本（.txt）或原始音频文件。

AI 分析

将筛选后的语音记录提交给 AI 进行自定义分析处理。历史分析记录按时间顺序保存，可随时回顾之前的分析结果。同一时刻只有一个 AI 提示词生效——在后端配置中切换启用的提示词。

门店管理

以三级层级组织整体部署：门店 → 位置 → 设备。通过逻辑分组简化大规模设备管理——可按任意层级筛选记录。

后端配置

配置系统的检测与处理行为：

关键词设置

定义用于事件检测的自定义关键词和同义词。为每个关键词指定颜色，便于在仪表板上高亮显示。支持批量新增、编辑和删除。

AI 提示词设置

创建自定义提示词，控制 AI 如何处理和总结语音记录。同一时刻只能启用一个提示词——按需切换，满足不同分析任务。

用户管理

管理云平台的用户访问权限。

后续步骤

• 查看 Wiki 文档
• SenseCraft Voice 平台
• 购买硬件