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唤醒词_好听的唤醒词
语音唤醒 定义 语音唤醒在学术上被称为keyword spotting(简称KWS)，给它做了一个定义：在连续语流中实时检测出说话人特定片段。 这里要注意，检测的“实时性”是一个关键点，语音唤醒的目的就是将设备从休眠状态激活至运行状态，所以唤醒词说出之后，能立刻被检测出来，用户的体验才会更好。 那么，该怎样评价语音唤醒的效果呢？ ➤误唤醒，用户未进行交互而设备被唤醒的概率，一般按天计算，如最多一天一次。 ➤响应时间，指从用户说完唤醒词后，到设备给出反馈的时间差。 ➤功耗水平，即唤醒系统的耗电情况。 ➤One-shot：直接将唤醒词和工作命令一同说出，如“叮咚叮咚，我想听周杰伦的歌”，客户端会在唤醒后直接启动识别以及语义理解等服务，缩短交互时间。 ➤Zero-shot：将常用用户指定设置为唤醒词，达到用户无感知唤醒，例如直接对车机说“导航到科大讯飞”，这里将一些高频前缀的说法设置成唤醒词。
1.9K10编辑于 2022-09-20 双唤醒词分层加载系统
现有系统通常采用单一唤醒词，唤醒后加载统一的响应逻辑，无法有效区分这两种场景。同时，用户对自己产生的数据缺乏控制权。 基于此，本人于2026年2月18日设计了一套双唤醒词分层响应机制，作为个人技术学习笔记。二、核心设计思路2.1 双唤醒词绑定不同响应层级· 第一唤醒词（日常模式）触发轻量级响应层。 2.4 自定义唤醒词· 用户可根据个人喜好自由定义第一唤醒词和第二唤醒词的名称。· 例如：日常模式唤醒词可设为“小助手”，深度模式唤醒词可设为“分析师”。 三、系统架构示意（注：本文为文字描述，实际实现时可参考以下模块）唤醒词识别模块：检测用户输入，识别是否包含预设的唤醒词。层级映射模块：根据唤醒词类型映射到对应的原则层级（日常/深度）。 四、实现步骤用户预先设置两个唤醒词及其对应的原则层级。系统持续检测用户输入，识别唤醒词类型。根据唤醒词类型，从用户专属存储区加载对应层级的原则。基于加载的原则生成响应。
8310编辑于 2026-04-09- 来自专栏VoiceVista语音智能
唤醒词引擎对比分析
唤醒词检测在语音用户界面(Voice User Interface)拥有广阔的应用，特别是其支持自然语音交互而无需双手。 品牌唤醒词模拟你呼叫一个人的名字，如"Hey Siri", "Ok Google"获取其注意力从而开始对话。 主要的行业巨头，如Apple, Google, Amazon均有其唤醒词算法团队。 以下让我们看看其中最为重要的参数指标，以及如何客观的(Objectively)评价不同唤醒词引擎的性能差异。 通常用FRR和FAR作为重要的唤醒词性能测量指标。 ? 通常我们需要在两项指标中折中平衡。相对低的检测阀值(Detection threshold)产生搞得敏感度。 FAR通常通过播放不包含唤醒词的语音文件(Utterance)，包含各种噪音，对话或者是音乐，检测在一段时长内误接受的次数。
1.8K10发布于 2019-09-10 智能语音唤醒词技术的新研究突破
其中一篇题为“构建鲁棒的词级唤醒词验证网络”的论文，描述了在云端运行的、用于确认设备端唤醒词检测结果的模型。另一篇题为“支持元数据感知的端到端关键词检测”的论文，则描述了一个新系统。 该系统利用关于智能设备状态的元数据（例如设备类型以及是否正在播放音乐或发出警报）来提高设备端唤醒词检测器的准确性。这两篇论文中报告的唤醒词检测器至少部分依赖于卷积神经网络。 云端模型的注意力机制支持元数据感知的唤醒词检测器在设备端运行，但接下来的论文描述了在云端运行的模型。设备端模型必须具有较小的内存占用，这意味着它们会牺牲一些处理能力。 如果设备端模型认为自己检测到了唤醒词，它会向云端发送一小段音频片段，供更大、更强大的模型进行确认。设备端模型试图识别唤醒词的起点，但有时会略有偏差。 模型的性能是相对于一个基线唤醒词检测器来评估的，该检测器结合了深度神经网络和隐马尔可夫模型，这种架构曾一度是行业标准。在精确对齐的输入上，CRA模型仅比195帧CNN模型略有改进。
23010编辑于 2026-01-24- 来自专栏程序手艺人
AVS之启用基于云端唤醒词验证(一)
产品唤醒词准确性.例如,这里有几句话可能会导致误唤醒 “Alexa”: “Alex”, “election”, “Alexis”.云端唤醒词验证还检测媒体中提及的”Alexa”.例如,在亚马逊广告中提及 通过产品上的唤醒词引擎进行初始化检测,然后在云中验证唤醒词.如果检测到误唤醒,AVS发送StopCapture 指令到产品的downchannel指示它关闭音频流,如果通过,则关闭蓝色LED以指示Alexa 审查基于云端唤醒词验证的流媒体要求 当唤醒词引擎检测到如”Alexa”之类的唤醒词时,语音发起的产品开始将用户音频流发送到AVS,当用户停止说话或者用户的意图已经被识别并且服务返回一个StopCapture 在检测到唤醒词之前捕获的音频或前置音频被用于校准记录的环境噪声等级,这样会增强了语音识别. 在流中包含唤醒词允许AVS执行基于云端的唤醒词验证,这减少了误唤醒. 如果在云端唤醒词验证期间未检测到唤醒词,则丢弃音频样本. 调整新的Context对象的客户端代码: RecognizerState Context是一个容器,用于将客户端组件的状态传递给AVS.
86410编辑于 2022-05-10 - 来自专栏码匠的流水账
敏感词检测算法小结
序 本文简单介绍下敏感词或者脏词检测算法。 经典AC算法 经典的AC算法由三部分构成，goto表，fail表和output表，共包含四种具体的算法，分别是计算三张查找表的算法以及AC算法本身。 this.value = value; this.isLast = isLast; } //...... } doc 字符串多模式匹配：AC算法 Java实现DFA算法对敏感词、 广告词过滤功能 敏感词过滤的算法原理之 Aho-Corasick 算法 敏感词过滤的算法原理之DFA算法 AC自动机和Fail树 基于双数组的AC匹配算法学习
6.1K20发布于 2018-09-17 - 来自专栏知识分享
306-Air724UG(4G全网通GPRS)开发-闹钟关机,定时唤醒,引脚唤醒
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1,把这节的代码下载到板子 2,模组使用闹钟休眠以后,也可以使用RST引脚进行唤醒43020编辑于 2023-03-20 - 来自专栏VoiceVista语音智能
Sensory为全球的第三方设备提供Hey Siri唤醒词
，推出"Hey Siri”唤醒词。 伴随着品牌定制唤醒词需求的增长，对于诸如Alexa, Bixby, Google, Cortana, Siri等通用语音助理优化后唤醒词的需求，也在强劲增长。 在美国市场之外的市场，Sensory也支持如Tencent, Baidu, Naver, Rakuten等通用语音助理唤醒词。 Sensory为开发者带来开发语音助理产品的终极灵活性，一整套包括优化后的流行唤醒词模型，支持多达几十种语言或方言(dialects)，可使用VoiceHub自有定义和创建品牌定制唤醒词。 正如Jeff Bezos所说 - 同步多唤醒词(multiple simultaneous wake words)为消费者提供最优选择。
1K40发布于 2021-07-08 - 来自专栏VoiceVista语音智能
Sensory发布支持多语音助理的多唤醒词嵌入式语音技术
Sensory，嵌入式语音，视觉，和生物识别技术供应商和开拓者，于今日升级其TrulyHandsfree唤醒词引擎，支持不同产品组合，定制唤醒词，小词汇语音命令，甚至自定义唤醒词。 Jeff Bezos说， 多同步唤醒此词可以为消费者带来更多的选择和更佳的体验。 得益于与众多语音服务商的深入合作，为其产品开发嵌入式唤醒词，我们可以快速为客户提供多唤醒的各种组合。 但组合多唤醒词也会带来显著的问题，即如何仍然保证最优的性能(optimal performance)。 这些唤醒词技术已经在包括穿戴产品，移动电话，车载，智能音箱，和家电产品中广泛采用。 若采用传统技术，多唤醒词带来的是单个唤醒词错误率的线性叠加，带来FA(False accept）和FR（False accept）大幅增加。
87610发布于 2020-01-02 - 来自专栏互联网产品
免费敏感词检测API - 私有化部署
敏感词检测API - 私有化部署提供文本识别、智能鉴黄、敏感词过滤、涉政检测等服务，可部署至「本地服务器」或「专有云服务器」，保障数据私密性，提供一键启动软件部署包私有化。 ，即可一键启动私有化的"敏感词检测 API服务"自动云更新最新词库支持http json方式或grpc方式查询单服务参考查询效率70000次/分钟，同时支持并行服务按需自定义添加文本白名单/黑名单服务运行内存 65M左右，非常轻便应用场景用户昵称、聊天消息、直播弹幕、评论留言、用户简介、商品详情、创作文章等内容合规检测过滤演示地址坚果墙在线敏感词检测服务下载地址https://github.com/bosnzt /wordscheckhttps://gitee.com/bosnzt/wordscheck快速接入文档文档地址敏感词分类色情：色情传播、x用品、av女优、色情描写、x器官、x行为、色情行为政治：领导人 ","return_str": "他在传播**内容","word_list": [{"keyword": "艳情","category": "色情","position": "4-5"}]}config.ini
12K01编辑于 2023-02-09 - 来自专栏用户3645619的专栏
（4）Flink CEP SQL贪婪词量演示
基于上一篇（3）Flink CEP SQL宽松近邻代码演示的延展，在上一篇中我们使用贪婪词量 +（至少匹配1行或多行），本篇将演示多种贪婪词量的效果：（1）使用贪婪词量 *（匹配0行或多行）public , LocalDateTime.parse("2021-12-10 10:00:02", dateTimeFormatter)), new Ticker(4, tEnv.executeSql(sql); res.print(); tEnv.dropTemporaryView("CEP_SQL_10");}匹配到了三组数据图片贪婪词量 *（匹配0行或多行）图片（2）使用贪婪词量 {n}（严格匹配n行）图片图片图片（3）使用贪婪词量 {n，}（n或者更多行(n≥O)）图片图片图片
39230编辑于 2022-08-20 - 来自专栏字根中文校对软件
JCJC错别字检测系统接口API文档-添加错误词与正确词匹配
JCJC错别字检测系统接口API文档更新，字典功能新增：错误词与正确词匹配 JCJC错别字检测功能字典支持类型： 1）黑名单（敏感词） 2）白名单 3）配对词：正确词 -> 错误词 Python 示例代码如下 ： # coding=utf8 import requests,json # JCJC错别字检测系统接口API文档-添加错误词与正确词匹配 def call_jcjc_add_pair_words_right_to_wrong (): msg_str_content_right = "正确词" msg_str_content_2_wrong = "错误配对词" payload = { " practical-python-utf8 ") if __name__ == "__main__": call_jcjc_add_pair_words_right_to_wrong() 针对用户反馈，需要针对特殊的正确词与错误词配对提示的需求 参数说明： content： 正确词 content2：错误词 词语新增完成后自动生效。
78710编辑于 2023-12-20 - 来自专栏云上修行
Sherpa-ONNX 之关键词检测 KWS 入门实战
使用 sherpa-onnx 实现轻量级、高效的关键词检测（Keyword Spotting）前言在智能语音交互中，关键词检测（Keyword Spotting, KWS） 是唤醒语音助手的第一步。 无需重新训练，即可添加自定义唤醒词一、环境准备1.1 安装依赖pip3 install sherpa-onnx pyaudio numpy sentencepiece pypinyin 提示：macOS 送入检测器 stream.accept_waveform(sample_rate, samples_float32) # 4. ，适当减小--keywords-threshold0.25触发阈值越大越难触发，适合减少误唤醒--num-trailing-blanks1关键词后的空白帧数如果关键词有重叠 token，设为较大值（如 确保麦克风增益适中可以考虑添加 VAD（语音活动检测）前处理Q4: 支持多关键词吗？支持！在 keywords.txt 中每行写一个关键词即可，检测到后会返回对应的显示名称。
2.4K00编辑于 2025-12-16 - 来自专栏VoiceVista语音智能
Sensory发布跨平台语音AI解决方案-多唤醒词和多语音助理同时在线
Sensory，全球领先的嵌入式语音，视觉和生物识别人工智能公司，宣布其广泛采用的关键词唤醒引擎(Wake Word Engine)-TrulyHandsFree，现可实现灵活的多唤醒词组合支持，如领先的语音虚拟助理平台 ，如Alexa/Hey Google/Hi Siri，品牌唤醒词，用户自定义唤醒词，以及本地语音命令集傲虎的，多唤醒词和语音交互组合。 从行业技术角度来讲，同时支持多唤醒词对于性能来说是个极大的挑战。Sensory克服了识别精度的挑战，并同时将MIPS和内存需求降到最低。 传统技术方案，意味着总体的错误率是多个唤醒引擎错误率的叠加。Sensory的TrulyHandsFree给多唤醒词带来的是更低的FA和FR。 http://mpvideo.qpic.cn/0bf2jqaaaaaadmaax2tuqbpfatgdabgaaaaa.f10002.mp4?
96420发布于 2020-04-01 - 来自专栏二爷记
python工具脚本，网站广告违禁词检测脚本源码
自从广告法公布以来，广告违禁词，极限词投诉愈发增多，不仅仅是电商广告，网站也开始收到投诉，处罚，其中也有不少同行蠢蠢欲动的投诉，举报，如果你有发现此类同行，不妨可以尝试一下，绝对会令对手焦头烂额！ 不少网站也推出了此类检测工具，当然割韭菜的居多，要不让你注册会员，购买会员或者积分，实质上很难检测你的问题，处理掉违禁词，如果你公司配有程序员还好，没有的话，那就只能自己上手操作一番，好在有python 广告违禁词图片 从上面的图片提取出广告违禁词，这里推荐QQ图片文字识别，应用python读取输出为列表！ 违禁词的检测，其实就是一个简单的匹配处理，直接用in即可获取，然后进行判断选择输出即可！ ? 检测效果 检测参考源码： #违禁词处理筛选 #20210112 by 微信：huguo00289 # -*- coding: utf-8 -*- import requests from lxml import
2.8K20发布于 2021-01-25 - 来自专栏机器学习AI算法工程
火灾火焰检测数据集和yolov4检测模型
开源1个火灾检测数据集(含标注)和预训练模型。 火灾检测数据集图像2059张：包含大火-小火，建筑起火、草原起火、森林起火、车辆(汽车、卡车、摩托车、电动车)起火、白天-黑夜起火等场景； 代码及运行教程，数据集 获取： 关注微信公众号 datayx
3.1K31发布于 2020-11-03 - 来自专栏简书专栏
目标检测第4步-模型测试
《目标检测第2步-数据准备》，链接：https://www.jianshu.com/p/3d9436b4cb66 《目标检测第3步-模型训练》，链接：https://www.jianshu.com/p 下载测试数据 下载链接: https://pan.baidu.com/s/1NksESNqBX--YqMJ4zptGdw 提取码: 6p3u 压缩文件n01440764.tar下载完成后，复制到桌面的文件夹目标检测中 进行到此步，桌面的文件夹目标检测如下图所示： ? image.png 4.下载并运行测试代码 链接: https://pan.baidu.com/s/1Ym1cYFCnsj1JAYFACHFj_Q 提取码: i3wn 代码文件fish_detection.ipynb 下载完成后，复制到桌面的文件夹目标检测中。
1.4K31发布于 2018-12-28 - 来自专栏技术杂记
反作弊如何检测系统仿真（4）
4.png 我们还确认了它正在检查的位是中的系统调用启用位（SCE）IA32_EFER。由于使用了Daax和ajkhoury的博客上发布的EFER的syscall挂钩方法的发布，它会检查此位。 ( NtDeviceIoControlFile ) { OutputBufferLength = 6; InputBufferLength = 4; 结论 在本文中，我们介绍了可用于管理程序的许多不同检测方法。一些有效，其他却不太有效。我们还详细介绍了一些规避记录在案的检测向量的方法，但是实际的实现方式将取决于读者。 在以后的文章中，我们将讨论这两种特殊的防欺诈功能，我们计划更深入地研究它们的硬件指纹识别，报告和检测程序。 我们希望您喜欢阅读有关如何利用虚拟化平台中的各种错误来检测自省引擎的信息，以及通过这些检查的方法。
2K140发布于 2021-01-05 - 来自专栏AI算法札记
目标检测4: Detection基础之mAP
4. mAP计算示例 下面通过示例来解释插值AP。 下图有7张图像，其中15个GT目标用绿色框表示，24个检测到的物体由红色框表示。每个检测到的物体由字母（A，B，... 在一些图像中，存在多于一个与同一个ground truth重叠的检测结果（图像2,3,4,5,6和7）。对于这些情况，选择具有最高IOU的检测框，丢弃其他框。 （A1，A2，A3和A4）： 计算总面积，即可得到AP： 两种不同插值方法之间的结果略有不同：分别通过每点插值和11点插值分别为24.56％和26.84％。 # 按置信度取不同数量检测结果时的累计fp和tp # np.cumsum([1, 2, 3, 4]) -> [1, 3, 6, 10] # 参考资料 [1] 目标检测中的mAP是什么含义 [2] Object-Detection-Metrics [3] 目标检测mAP计算方式 [4] 目标检测评价标准-AP mAP [5] 目标检测模型的评估指标
1.4K30编辑于 2022-08-02 - 来自专栏人工智能前沿讲习
语音关键词检测方法综述【附PPT与视频资料】
语音关键词检测可以分成两种，一种是用于设备唤醒、设备控制keyword spotting；一种是应用于语音文档检索的spoken termdetection，二者虽然名字类似，但从功能侧重和技术路线上都有所区别 本次分享介绍语音关键词检测的主要方法与最新进展。 讲者介绍 ---- 白烨，中国科学院自动化研究所博士生，研究兴趣为语音识别、语言模型、语音关键词检测。 语音关键词检测关注如何和从连续语音流中检测出用户感兴趣的关键词。典型场景可以分为两类： 1. 语音设备控制：根据用户的语音指令来唤醒或控制智能设备； 2. 总结 ---- 关键词检测分为两种：KeywordSpotting关注在计算资源有限的情况下，快速准确地从音频流中检测出关键词；Spoken Term Detection中的一大难题是如何检测出集外词。 动态时间弯折 4. ItakuraF. Minimum prediction residual principle applied to speech recognition[J].
2.8K31发布于 2020-05-11
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