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wekws

wekws

端到端关键词检测的开源工具包

WeKws是一个面向生产环境的端到端关键词检测工具包。它支持多种应用场景，包括单一唤醒词、多唤醒词、可定制唤醒词和个性化唤醒词。该工具包针对物联网设备优化，具有低功耗、参数少、计算复杂度低和流式检测等特点。WeKws兼容多种开源唤醒词数据集和硬件平台，如Web浏览器、x86、Android和树莓派。

WeKws关键词识别唤醒词检测物联网设备深度学习Github开源项目
GitHub论文文档

WeKws

路线图 | 论文

生产优先和生产就绪的端到端关键词检测工具包。

该工具包的目标是...

小型关键词检测（KWS），或特别是唤醒词（WuW）检测是物联网（IoT）设备中的一个典型且重要的模块。它为用户提供了一种免提方式来控制IoT设备。WuW检测系统通常在IoT设备上本地持续运行，这就要求低功耗、较少的模型参数、低计算复杂度，并能以流式方式检测预定义的关键词，即要求低延迟。

典型场景

我们将支持以下典型的唤醒词应用：

  • 单一唤醒词
  • 多个唤醒词
  • 可定制唤醒词
  • 个性化唤醒词，即唤醒词检测和声纹的结合

安装

  • 克隆仓库
git clone https://github.com/wenet-e2e/wekws.git
conda create -n wekws python=3.8
conda activate wekws
pip install -r requirements.txt
conda install pytorch=1.10.0 torchaudio=0.10.0 cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge

数据集

我们计划支持多种开源唤醒词数据集，包括但不限于：

所有在这些数据集上训练良好的模型都将公开可用。

运行环境

我们计划支持多种硬件和平台，包括：

  • 网页浏览器
  • x86
  • Android
  • 树莓派

讨论

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参考文献

  • 挖掘关键词检测的有效负样本 (github, 论文)
  • 用于小型关键词检测的长短期记忆网络的最大池化损失训练 (论文)
  • 用于嵌入式系统的深度可分离卷积神经网络关键词检测 (github, 论文)
  • Hello Edge：微控制器上的关键词检测 (github, 论文)
  • 通用卷积和循环网络用于序列建模的实证评估 (github, 论文)

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