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🎧 雷盖顿拜拜 – 检测雷盖顿并禁用蓝牙音箱的边缘AI设备

功能说明 – 该设备使用 Raspberry Pi 3 持续监听环境声音，通过 USB 麦克风采集音频。Edge Impulse 音频分类模型判断当前音乐是否为雷盖顿。当置信度超过用户设定的阈值（默认 95%）时，设备将启动一个蓝牙“测试流程”，对预配置的音箱发起攻击，从而有效切断不需要的音乐。所有活动（置信度分数、触发事件、错误）均被记录并显示在小型 128×32 SSD1306 OLED 屏幕上。

设计初衷 – 作者为应对邻居嘈杂的蓝牙音箱而打造了这一趣味性硬件解决方案。它展示了 TinyML 如何在廉价边缘硬件上本地运行，并与 GPIO 按钮、OLED 屏幕、蓝牙等外设进行交互。

核心组件

• 硬件：Raspberry Pi 3、USB 麦克风（或音频接口）、SSD1306 128×32 OLED、按钮（GPIO 26）、可选蓝牙适配器、3D 打印外壳。
• 软件：Python 3、Edge Impulse Linux SDK（AudioImpulseRunner）、PyAudio/PortAudio、Adafruit_SSD1306（用于显示）、RPi.GPIO（用于按钮）、BlueZ（用于蓝牙）。
• 模型：在 16 kHz 单声道 WAV 窗口（4 秒）上使用 MFE 特征训练的小型音频分类模型。两个标签：reggaeton 和 otros。模型以 Edge Impulse .eim 文件形式分发，并托管在 Hugging Face 上（仅用 6 首歌曲训练，鼓励用户扩展数据集）。

工作原理

1. 上电 → OLED 显示目标音箱和选定的蓝牙方法。
2. 等待物理按钮按下。
3. 使用 AudioImpulseRunner 加载 .eim 模型。
4. 持续采集音频，执行推理，并显示当前置信度。
5. 若 reggaeton 置信度 > 阈值（或 forceFire 已设置），则记录事件并针对配置的 MAC 地址执行选定的蓝牙流程。

可配置项（可编辑 reggaetonBeGone.py 文件顶部附近）

• selectedDeviceId – USB 音频设备索引。
• threshold – 触发所需置信度（默认 0.95）。
• targetAddr – 蓝牙音箱 MAC 地址。
• method – 从多个实验性蓝牙攻击脚本中选择一种。
• packagesSize, threadsCount – 蓝牙流程参数。
• forceFire – 用于测试的手动覆盖开关。

典型应用场景 – 希望获得一个自包含、本地运行的解决方案，用于检测特定音乐类型并自动干扰附近蓝牙音箱的极客或创客。由于所有推理均在本地完成，无需云连接，保护隐私且延迟极低。

项目成熟度 – 版本 1.0（2024 年 2 月）已完全文档化，包含硬件接线图、软件安装步骤和示例日志。后续版本（2.0、3.0）增加了 64 位支持、本地蓝牙扫描、减少误报的“击中系统”和更新模型，但这些版本通过工作坊链接分发，而非本仓库。

资源

• 源代码：reggaetonBeGone.py（主程序）及资产（logo、字体、示例日志）。
• 模型：Hugging Face 上的 reggaetonbgone-linux-armv7-v4.eim。
• 完整构建指南：Hackster.io 教程、Medium 文章及多个视频工作坊（Nerdearla、Ekoparty）。
• 许可证：MIT。

总结 – 雷盖顿拜拜 是 Raspberry Pi 上 TinyML 的一个具体实例，融合了音频分类、简易 UI 和蓝牙控制，打造了一款独特且目的明确的反雷盖顿设备。