在智能家居安防领域，玻璃破碎检测始终是刚性需求场景。如何通过低功耗、低成本的嵌入式方案实现高精度识别，长期困扰着众多开发者。瑞萨电子与Aizip联合推出的基于Tiny AI技术的玻璃敲碎声音事件离线检测方案，恰好给出了切实可行的答案——它直接在RA4系列MCU上运行，无需云端介入即可实时响应。

方案演示视频与测试效果

（请参见原文链接或附件获取方案演示视频，了解实际检测效果）

方案核心介绍

该方案的核心在于瑞萨RA系列MCU（具体型号R7FA4E10D2CNE），搭配Aizip的Tiny AI玻璃敲碎声检测算法库。开发板上的数字麦克风采集高保真音频数据，算法实时分析；一旦识别出玻璃敲碎声，即可根据用户自定义逻辑触发报警——例如点亮LED、串口输出等。得益于e² studio友好的开发环境，整个算法可快速部署到嵌入式设备上，落地门槛极低。

VOICE-RA4E1开发板实物图

资源占用情况

玻璃敲碎声音识别算法对MCU资源的需求非常友好：RAM仅需13KB，Flash占用115KB。这意味着即便是入门级MCU也能轻松承载该算法，实现高效运行。

性能实测数据

在咪头采集声音音量65dB~75dB范围内，识别准确率可达94%以上，且误识别率极低。该数据在实际测试中表现稳定，足以满足家庭安防场景的日常使用需求。

典型应用场景

最直接的应用是玻璃门窗防盗报警器。结合视频监控与声光报警功能，可实时监测门窗状态；一旦发生非法入侵（如砸碎玻璃），系统能在第一时间做出响应。此外，家庭智能监护产品也可集成此功能，用于检测老人或儿童意外打碎玻璃的情况。

方案核心优势

方案的核心优势体现在两点：一是实时监测，不依赖云端计算与网络延迟；二是报警逻辑可灵活定制。算法采用CRNN模型框架——融合了CNN局部特征提取能力与RNN长期依赖关系捕捉能力，通过端到端学习实现对音频数据的高效特征提取。该结构在声音事件检测中表现尤为出色。

演示硬件平台

演示平台采用瑞萨VOICE-RA4E1开发板，主控芯片R7FA4E10D2CNE基于Cortex-M33内核，主频100MHz，配备128KB RAM与512KB Flash。板载I2S接口的数字麦克风方便音频采集，同时带有LED指示灯和J-Link调试接口，输出与调试均十分便捷。实际产品中，可根据资源需求选择不同配置的瑞萨MCU型号。

部署应用技巧

实际部署时，工程提供了两种报警逻辑供选择：

一种是简单模式：一旦检测到玻璃敲碎声，红灯立即闪烁；若在闪烁过程中再次检测到敲碎声，闪烁时间会刷新延长。另一种是控制模式：只有当4秒内检测到两次敲碎声才触发报警——可有效过滤环境中偶尔出现的类似玻璃破碎的单一声音，显著降低误报率。此外，报警闪光、串口打印以及模型输出接口均开放给用户，完全可根据实际需求进行定制编程。