【DIY】基于 TLSR7218 USB‑UAC + 轻量化人声分离 DIY 实践

冲击响应 · 发表于 2026-9-29 09:57:48

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# 先看视频

【硬核 DIY】【TLSR7218】【消伴唱】240M主频/512K RAM！跑片上 AI 音乐人声分离   #RISC-V SOC】

[https://www.bilibili.com/video/BV1TtaE6UEJL/?share_source=copy_web&vd_source=59f149ba911d9c75ea00517209e63a2f](https://www.bilibili.com/video/BV1TtaE6UEJL/?share_source=copy_web&vd_source=59f149ba911d9c75ea00517209e63a2f)

# 摘要

TLSR7218 搭载 RISC-V 内核，主频 240MHz，片上 512KB RAM。初次评估硬件规格时，感觉这套算力与内存底子有潜力承载音频 AI 任务，于是启动本次 DIY 探索。项目基于原厂官方 SDK 二次开发，搭建 USB-UAC 音频链路，训练了一个轻量化音乐人声分离的模型，以 INT16 定点量化部署在芯片内，实现音频流片上实时 AI 分离；AI 推理与音频缓冲几乎耗尽全部片上 RAM，最终通过 D 类功放驱动密闭立体声音箱播放。**本项目仅作为个人业余技术验证。**

**关键词**：TLSR7218；RISC-V；240MHz；512KB RAM；UAC USB 音频；音源分离；INT16 定点；嵌入式 AI；流式音频处理；DIY 音频项目

拿到 TLSR7218 开发板，看到它搭载**RISC-V 内核，主频 240MHz，片上 512KB RAM**，直观感觉它的算力与内存配置在同类型音频 MCU 里相当不错，I2S/I2C等IO可以映射到任意的GPIO上，对于DIY也太方便了。于是萌生了尝试在芯片本地做音乐 AI 音频处理的想法。 目标打造一台**具备本地 AI 音频处理能力**的终端：主机仅输出原始未处理音频流，所有人声伴奏分离的 AI 计算完全由 MCU 本地完成，电脑无需额外安装音频处理软件。 选用 USB‑UAC 作为音频输入通道，可以直接接收无损 PCM 原始音频样本，非常适合嵌入式 AI 音频原型验证。 实际落地后发现，AI 推理张量 + 音频环形缓冲几乎耗尽全部片上 RAM，属于一次充分挖掘硬件潜力的 DIY 尝试。

### 硬件 BOM

| 器件   | 型号                       | 功能说明                                                                                   |
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| 主控   | Telink TLSR7218 开发板     | RISC-V 内核，240MHz，512KB RAM；UAC 音频接收、音频流调度、INT16 定点 AI 推理、外设驱动管理 |
| DAC    | PCM5102                    | I2S转DAC输出，接功放                                                                       |
| 显示   | 1.3" I2C OLED              | 实时展示工作模式、音量档位                                                                 |
| 输入   | EC11 旋转编码器 + 轻触按键 | 音量调节、音源分离模式切换                                                                 |
| 扬声器 | 2 寸全频单元 + 密闭音箱    | 立体声回放输出                                                                             |
| 供电   | USB 5V                     | 整机供电，USB 端口同时提供电源与音源数据流                                                 |

### 基于原厂驱动 SDK 的固件开发

1. 在泰凌微驱动 SDK 有丰富的外设Demo，基于UAC Demo，能获取无损PCM音频，参考I2S Demo，通过链式DMA搭建音频播放的环形缓冲区，将处理后的音频，通过I2S输出。
2. OLED通过硬件I2C驱动，旋转编码器用GPIO中断处理，按键用GPIO周期扫描。
3. 芯片支持硬件浮点，官方IDE里的 riscv 编译工具链里，提供了丰富的SIMD、点积运算等加速指令和函数，让Edge AI成为可能。

# 总结

TLSR7218 搭载 RISC-V 内核，240MHz 主频，512KB 片上 RAM，初次评估硬件规格时觉得算力与内存底子不错，于是尝试在片上做音乐 AI 音频处理。基于原厂 SDK 搭建 USB‑UAC 音频链路，部署自研轻量化音源分离网络，选用 INT16 定点量化；在几乎耗尽 512KB 片上 RAM 的极限资源约束下，验证了这款 RISC-V 音频 MCU 具备本地实时 AI 音源分离的可行性。

虽然算力和内存存在硬件上限，性能无法对标专业DSP、PC端大型AI模型，但这次 DIY 充分挖掘了这颗芯片的嵌入式 AI 音频潜力，后续还可以和蓝牙音乐、Le Audio音乐的开发板连接，持续探索更多可玩性。

TL_MINGHAI · 发表于 2026-9-30 17:01:12

冲击响应 · 发表于 2026-10-7 23:15:07

TL_WANGQING · 发表于 2026-10-8 10:22:39

冲击响应 · 发表于 2026-10-9 21:50:13

TL_WANGQING · 发表于 2026-10-10 10:21:41

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