唤醒词·模型部署实战
📘 30章
完整版
01
唤醒词技术概述
唤醒词定义 · 智能音箱/车载/手机场景 · Snowboy/Porcupine/KWS对比
02
环境搭建与工具链
Python环境 · TFLite/ONNX Runtime安装 · librosa/sounddevice
03
音频信号基础
采样率 · 量化 · 傅里叶变换 · 梅尔频谱 · MFCC
04
唤醒词模型架构
DNN · CNN · TCNN · CRNN 经典结构
05
数据准备与增强
Google Speech Commands · 加噪/变速/音高偏移 · 标签制作
06
模型训练入门
Keras DNN · 损失函数 · 优化器配置
07
模型训练进阶
CNN/CRNN训练 · 早停法 · 学习率调度
08
模型评估与调优
混淆矩阵 · 准确率/召回率/F1 · ROC · 过拟合处理
09
模型量化与压缩
FP32→FP16 · INT8量化 · 剪枝 · 知识蒸馏
10
模型导出
TFLite · ONNX · OpenVINO 格式导出
11
TFLite部署（Android）
Android Studio · Java API · 实时推理
12
TFLite部署（iOS）
Xcode · Core ML · Swift API
13
TFLite部署（Linux）
C++ API · 树莓派 · 性能优化
14
ONNX Runtime部署
C++ API · 跨平台 · GPU加速
15
OpenVINO部署
Intel工具套件 · 模型优化 · 边缘设备
16
嵌入式部署（ESP32）
TFLite Micro · 音频采集 · 唤醒推理
17
嵌入式部署（STM32）
Cube.AI · 音频处理 · 低功耗优化
18
实时音频流处理
环形缓冲区 · 滑动窗口 · VAD
19
唤醒词后处理
阈值调整 · 抑制时间 · 误唤醒 · 多唤醒词
20
性能优化（CPU）
NEON指令集 · 多线程 · 内存池
21
性能优化（GPU）
OpenCL · Vulkan · GPU内存管理
22
性能优化（NPU）
高通SNPE · 联发科NeuroPilot · 华为HiAI
23
唤醒词模型更新
OTA更新 · 增量学习 · 版本管理
24
唤醒词安全性
对抗攻击 · 语音伪造检测 · 声纹验证
25
唤醒词与ASR联动
唤醒触发ASR · 流式识别 · 端到端
26
唤醒词与TTS联动
触发TTS · 多轮对话 · 场景联动
27
智能家居应用
多设备协同 · 本地化 · 隐私保护
28
车载场景应用
降噪 · 多音区识别 · 驾驶安全
29
可穿戴设备应用
低功耗 · 小模型 · 离线处理
30
项目实战：唤醒词系统
数据采集→训练→部署→测试 全流程