关键词唤醒（KWS）、活跃说话检测（VAD）、 语音到文字转录（STT）、文字到语音转录（TTS）、说话人ID (speaker_id),其中KWS、speaker_id、speaker_diarization支持瑞芯微NPU推理 - jinchao123/audio_ai_pipeline

语音唤醒（Keyword Spotting, KWS）是语音识别的入口，如何高效、准确地对用户指令给出反应成为这一技术的最重要的目标。 下图是 IPhone 中 Siri 语音助手的交互示意图，总体上可分为以下三个步骤：

Keyword Spotting（KWS, 关键词检测），目的是在一串连续的音频流中检测出预定义的词或者词组。 在实际应用中，比如手机的智能助手，智能住宅里所支持的语音指令等，都需要用到关键词检测，当用户讲出预定义的关键…

1、基于模板匹配的kws. 2、基于马尔可夫模型的kws. 3、基于神经网络的方案. 这三种方案对比如下： 4、测试并迭代. 最后就是测试并上线，一般分为性能测试和效果测试，性能测试主要包括响应时间、功耗、并发等，这个一般交给工程师来解决。

2022年11月30日 · 关键字识别（kws）是一种持续监听特定关键字以启动语音输入的功能，可用于基于语音的人机界面中的唤醒词检测。与传统的关键词检测任务不同，在硬件的约束下，现实生活中的唤醒词检测必须是网络高效的。

2024年12月11日 · 开放神经网络交换（Open Neural Network Exchange）简称ONNX，是微软和Facebook提出用来表示深度学习模型的开放格式。 所谓开放就是ONNX定义了一组和环境，平台均无关的标准格式，来增强各种AI模型的可交互性。 换句话说，无论你使用何种训练框架训练模型（比如TensorFlow/Pytorch/OneFlow/Paddle），在训练完毕后你都可以将这些框架的模型统一转换为ONNX这种统一的格式进行存储。 注意ONNX文件不仅仅存储了神经网络模型的权重，同 …

2024年12月11日 · 什么是kws（keyword spotting），翻译过来就是关键词检测，例如小米音响、天猫精灵音响上都有小爱同学、天猫精灵的唤醒词。 我们如果有什么需求，可以在任意时刻发出语音指令让语音助手帮我们办事，所以kws的最重要的一个特点就是实时响应。

2024年11月27日 · 本教程将指导您如何使用 TinyML 在 XIAO ESP32S3 Sense 微控制器板上实现关键字检测（KWS）系统，并通过 Edge Impulse 完成数据收集和模型训练。 KWS 对于语音识别系统至关重要，借助 TinyML 的强大功能，我们可以在更小、更低功耗的设备上实现这一功能。

NN KWS。2018年ARM 和斯坦福大学进行了合作,并开源了预训练TensorFlow 模型及其语音关键词识别代码,并将结果发表在论文Hello Edge: Keyword Spotting on Microcontrolle. 所示。首先,长度为 L 的输入语音信号被分成长度为 l 且步幅为 s 的重叠帧,总共有�. 特征。Log-mel filter bank energies (LFBE) 和Mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) 常用于基于深度学习的语音识别,特别适用于传统语音处理. 技术。使用 LFBE 或 MFCC 进行特征提取涉及将时域语音信号转换为 …

2023年3月14日 · 关键词识别（Keyword Spotting，KWS）旨在从连续的音频流中检测特定的关键词，被广泛应用于各种端侧设备中作为语音交互的入口组件，例如智能家居的设备唤醒（WuW）和设备操控(Comand&Control)，智能座舱的人车语音交互。