Porcupine - 语音关键词唤醒引擎

news2024/11/22 13:26:37

文章目录

    • 一、关于 Porcupine
      • 特点
      • 用例
        • 尝试一下
      • 语言支持
      • 性能
    • 二、Demo
      • 1、Python Demo
      • 2、iOS Demo
        • BackgroundService Demo
        • ForegroundApp Demo
      • 3、网页 Demo
        • 3.1 Vanilla JavaScript 和 HTML
        • 3.2 Vue Demos
    • 三、SDK - Python


一、关于 Porcupine

Porcupine 是一个高度准确和轻量级的唤醒词引擎。它支持构建始终监听的语音应用程序。

  • github : https://github.com/Picovoice/porcupine (240916 3.7K)
  • 官网:https://picovoice.ai/
  • 作者: Picovoice (Vancouver, Canada)
  • Twitter | YouTube

特点

  • 使用在 现实世界环境中 训练的深度神经网络。
  • 紧凑、计算有效率。它非常适合物联网。
  • 跨平台
    • Arm Cortex-M、STM32、Arduino和 i.MX RT
    • 树莓派(Zero、3、4、5)
    • 安卓 和 iOS
    • Chrome、Safari、火狐和 Edge
    • Linux(x86_64)、macOS(x86_64、arm64)和Windows(x86_64)
  • 可扩展。它可以检测多个始终监听的语音命令,而不会增加运行时占用空间。
  • 自助服务。开发人员可以使用PicoVoice Console训练自定义唤醒词模型。

用例

如果您需要检测一个或几个静态(始终监听)语音命令,Porcupine是合适的产品。

  • 如果您想创建类似于Alexa或Google的语音体验,请参阅 PicoVoice平台。
  • 如果您需要理解特定领域中 复杂且自然说出的语音命令,请参阅 Rhino Speech-to-Intent engine。

尝试一下
  • 交互式网络 Demo
  • 树莓派Zero 上的Porcupine

Porcupine in Action


语言支持

  • 阿拉伯语、荷兰语、英语、波斯语、法语、德语、印地语、意大利语、日语、韩语、普通话、波兰语、葡萄牙语、俄语、西班牙语、瑞典语和越南语
  • 商业客户可根据具体情况支持其他语言。

性能

Porcupine 和另外两个广泛使用的库 PocketSphinx和 Snowboy 有比较,见在里 。与这两个性能最好的引擎相比,Porcupine精度提高了11.0倍速度提高了6.5倍(在 Raspberry Pi 3上)。


二、Demo

Demo 支持各个平台,这里简单列举几个,详见:https://github.com/Picovoice/porcupine?tab=readme-ov-file#demos


如果使用SSH,克隆存储库:

git clone --recurse-submodules git@github.com:Picovoice/porcupine.git

如果使用HTTPS,请使用以下命令克隆存储库:

git clone --recurse-submodules https://github.com/Picovoice/porcupine.git

1、Python Demo

安装 Demo 包:

sudo pip3 install pvporcupinedemo

使用连接到设备的工作麦克风在终端中运行以下操作:

porcupine_demo_mic --access_key ${ACCESS_KEY} --keywords porcupine

引擎开始实时处理来自麦克风的音频输入,并在检测到 Porcupine 时输出到终端。

有关Python Demo 的更多信息,请访问demo/python。


2、iOS Demo

BackgroundService Demo 在后台运行音频录制,当应用程序没有focus 并保持在后台运行时,可以检测唤醒词。只有当应用程序focus 时,前景应用程序 Demo 才会运行唤醒词检测。


BackgroundService Demo

要运行 Demo ,请转到demo/ios/Background Service并运行:

pod install

用你的 AccessKey替换文件ViewController. swift中的 let accessKey = "${YOUR_ACCESS_KEY_HERE}"

然后,使用Xcode打开生成的PorcupineBackgroundServiceDemo.xcworkspace并运行应用程序。


ForegroundApp Demo

要运行前台应用程序 Demo :

1)转到ForegroundApp目录。然后运行:

pod install

2)在 XCode 中打开PorcupineForegroundAppDemo.xcworkspace

3)用你的AccessKey替换文件ViewController. swift中的let accessKey = "${YOUR_ACCESS_KEY_HERE}"

4)前往 Product > Scheme,为您要 Demo 的语言 选择 scheme(例如arDemo->Arabic Demo ,deDemo-> German Demo )

5)使用模拟器或连接iOS设备,运行 Demo

该 Demo 允许您选择任何预构建的关键字进行检测。按开始并说出选定的关键字。


3、网页 Demo


3.1 Vanilla JavaScript 和 HTML

从demo/web在终端中运行以下命令:

yarn
yarn start ${LANGUAGE}

(或)

npm install
npm run start ${LANGUAGE}

在浏览器中打开 http://localhost:5000 以尝试 Demo 。


3.2 Vue Demos

From demo/vue run the following in the terminal:

yarn
yarn start ${LANGUAGE}

(or)

npm install
npm run start ${LANGUAGE}

在浏览器中打开 http://localhost:5000 以尝试 Demo 。


三、SDK - Python

支持多种 SDK,这里截取 Python 部分,更多可见:https://github.com/Picovoice/porcupine?tab=readme-ov-file#sdks


安装Python SDK:

pip3 install pvporcupine

SDK公开了一个工厂方法 来创建引擎的实例:

import pvporcupine

# AccessKey obtained from Picovoice Console (https://console.picovoice.ai/)
access_key = "${ACCESS_KEY}"

handle = pvporcupine.create(access_key=access_key, keywords=['picovoice', 'bumblebee'])

keywords参数是访问库 随附的默认关键字文件 的简写。可用的 默认关键字文件 可以通过以下方式检索

import pvporcupine

print(pvporcupine.KEYWORDS)

如果您希望使用非默认关键字文件,您需要确定其路径:

import pvporcupine

# AccessKey obtained from Picovoice Console (https://console.picovoice.ai/)
access_key = "${ACCESS_KEY}"

handle = pvporcupine.create(
    access_key=access_key,
    keyword_paths=['path/to/non/default/keyword/file'])

初始化后,可以使用handle.sample_rate 获取有效的样例 rate。

所需帧长 (输入数组中音频样本的数量)是handle.frame_length

该对象可用于监控 传入音频如下:

import pvporcupine

# AccessKey obtained from Picovoice Console (https://console.picovoice.ai/)
access_key = "${ACCESS_KEY}"

handle = pvporcupine.create(access_key=access_key, keywords=['porcupine'])

def get_next_audio_frame():
    pass

while True:
    keyword_index = handle.process(get_next_audio_frame())
    if keyword_index >= 0:
        # Insert detection event callback here
        pass

最后,完成后一定要使用handle.delete()显式释放资源。


2024-09-16(一)

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2141091.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

LC并联电路在正弦稳态下的传递函数推导(LC并联谐振选频电路)

LC并联电路在正弦稳态下的传递函数推导(LC并联谐振选频电路) 本文通过 1.解微分方程、2.阻抗模型两种方法推导 LC 并联选频电路在正弦稳态条件下的传递函数,并通过仿真验证不同频率时 vo(t) 与 vi(t) 的幅值相角的关系。 电路介绍 已知条件…

Axure RP实战:打造高效图形旋转验证码

Axure RP实战:打造高效图形旋转验证码 在数字产品设计的海洋中,验证码环节往往是用户交互体验的细微之处,却承载着验证用户身份的重要任务。 传统的文本验证码虽然简单直接,但随着用户需求的提高和设计趋势的发展,它…

vue2的diff算法

Vue2 的虚拟 DOM diff 算法是一种高效的算法,用于比较新旧两个虚拟 DOM 树,找出差异并更新到真实 DOM 上。这个算法的核心在于尽量减少不必要的 DOM 操作,提高性能。 虚拟dom:把DOM数据化,先通过不断地操作数据&#…

如何在手机端跑大模型?

最近新入手了一台 arm 开发板,内置安装了 Android 13 系统。 昨天把网络问题给解决了:安卓连接 WIFI 但无法上网?盘点踩过的那些坑 今日分享,继续带大家实操:如何把大模型(LLM)部署到移动端&a…

文章资讯职场话题网站源码整站资源自带2000+数据

介绍: 数据有点多,数据资源包比较大,压缩后还有250m左右。值钱的是数据,网站上传后直接可用,爽飞了 环境:NGINX1.18 mysql5.6 php7.2 代码下载

JUC学习笔记(三)

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 八、共享模型之工具--JUC8.1 AQS 原理1. 概述2 实现不可重入锁自定义同步器自定义锁 3.心得起源目标设计1) state 设计2)阻塞恢复设计3)队列…

学习笔记 韩顺平 零基础30天学会Java(2024.9.16)

P563 自定义泛型方法 当调用方法时,要传入参数,因为当传入参数时,编译器就可以确定泛型代表的类型 泛型方法和方法使用了泛型是不一样的 泛型方法可以使用类声明的泛型,也可以使用自己的泛型 P564 泛型方法练习 P565 泛型的继承和…

Python编码系列—Python适配器模式:无缝集成的桥梁

🌟🌟 欢迎来到我的技术小筑,一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里,我们不仅分享代码的智慧,还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手,这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中…

二叉树OJ题——另一棵树的子树

文章目录 一、题目链接二、解题思路三、解题代码 一、题目链接 另一棵树的子树 题目描述:判断当前树A是否是树B的子树。 二、解题思路 时间复杂度:O(n*m) 三、解题代码

Learn ComputeShader 15 Grass

1.Using Blender to create a single grass clump 首先blender与unity的坐标轴不同,z轴向上,不是y轴 通过小键盘的数字键可以快速切换视图,选中物体以后按下小键盘的点可以将物体聚焦于屏幕中心 首先我们创建一个平面,宽度为0.2…

AI替代插画师跟设计师?不用焦虑!

一个固定的工作流, 一个训练好的lora模型 输入一段提示词 二三十秒的时间,就能生成一张精致美观有韵味的中秋国风插画 这张不喜欢,改下提示词重新生成一张不一样的。还是二十几秒 同样的插画,你用手绘,从起稿到上…

大数据新视界 --大数据大厂之MongoDB与大数据:灵活文档数据库的应用场景

💖💖💖亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到 青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而 我的…

【设计模式-外观】

这里写自定义目录标题 定义UML图角色作用代码使用场景 定义 为子系统中一组相关接口提供一致界面,定义一个高级接口,使得子系统更加容易使用。 UML图 角色作用 外观(Facade)角色:这是外观模式的核心,它知…

MongoDB的详细安装教程

6、MongoDB安装 6.1 为什么使用MongoDB 性能好大规模数据存储(可拓展性)可靠安全(本地复制、自动故障转移)方便存储复杂数据结构 6.2 下载安装 【1】下载地址,这里下载的是5.0版本的,否则配置环境变量之…

【电路笔记】-差分运算放大器

差分运算放大器 文章目录 差分运算放大器1、概述2、差分运算放大器表示2.1 差分模式2.2 减法器模式3、差分放大器示例3.1 相关电阻3.2 惠斯通桥3.3 光/温度检测4、仪表放大器5、总结1、概述 在之前的文章中,我们讨论了反相运算放大器和同相运算放大器,我们考虑了在运算放大器…

revisiting拉普拉斯模板

二维向量的二阶微分是Hessian矩阵,拉普拉斯算子是将两个独立的二阶微分求和,对二阶微分的近似。 我不认同冈萨雷斯的8邻域拉普拉斯模板。 MATLAB图像处理工具箱中fspecial函数’laplacian’参数给的拉普拉斯模板: 对于数字滤波器&#xff…

中秋前夕-我居然使用技术来鞭策兄弟

中秋前夕-我居然使用技术来鞭策兄弟 前言 最近在带领一些小伙伴在完成功能,因为人数不少,那么我们如何统计大家有没有摸鱼偷懒呢? 聪明的朋友们可以想到,利用git的提交记录统计。 因为git提交时,会给我们带上一些关…

高德2.0 多边形覆盖物无法选中编辑

多边形覆盖物无法选中编辑。先检查一下数据的类型得是<number[]>,里面是字符串的虽然显示没问题&#xff0c;但是不能选中编辑。 &#xff08;在项目中排查了加载时机&#xff0c;事件监听…等等种种原因&#xff0c;就是没发现问题。突然想到可能是数据就有问题&#xf…

ROS组合导航笔记:融合传感器数据

使用机器人定位包&#xff08;robot_localization package&#xff09;来合并来自不同传感器的数据&#xff0c;以改进机器人定位时的姿态估计。 基本概念 在现实生活中操作机器人时&#xff0c;有时我们需要处理不够准确的传感器数据。如果我们想要实现机器人的高精度定位&am…

初探全同态加密1 —— FHE的定义与历史回顾

文章目录 一、加密体系1、什么是加密体系2、加密体系的属性 Properties 二、同态加密&#xff1a;偶然的特殊性质三、同态加密体系的分类四、部分同态加密 Partially Homomorphic Encryption1、加法同态加密算法 —— ElGamal 加密算法1.1、ElGamal 的大致步骤1.2、ElGamal 的加…