WeKws 使用指南

WeKws 使用指南

wekws 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/we/wekws

WeKws 是一个面向实际应用的端到端关键词识别工具包，专门设计用于物联网（IoT）设备中的低功耗、轻量级唤醒词检测。本文档旨在详细指导您从安装至运用WeKws，以及如何利用其API进行开发。

安装指南

克隆仓库

首先，通过以下命令将WeKws仓库克隆到本地：

git clone https://github.com/wenet-e2e/wekws.git

环境配置

确保您的系统已安装 Conda。如果没有，请访问 Conda官方文档 进行安装。

接着，创建并激活名为 wekws 的虚拟环境：

conda create -n wekws python=3.8
conda activate wekws

安装必需的库和依赖项：

pip install -r wekws/requirements.txt
conda install pytorch=1.10.0 torchaudio=0.10.0 cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge

这一步确保了PyTorch及其相关依赖的正确配置，以便WeKws能够正常运行。

项目使用说明

WeKws支持多种应用场景，包括但不限于单个唤醒词、多唤醒词、可自定义唤醒词，乃至个性化唤醒词（结合唤醒词检测与声纹识别）。要开始使用WeKws进行关键词识别，遵循以下步骤：

1. 准备或选择适用的唤醒词数据集。项目计划兼容多个开源数据集，如Hey Snips、Google Speech Commands等。

2. 根据数据集训练模型。具体训练过程可能涉及调用WeKws提供的脚本或API来准备数据、训练模型，并验证性能。

3. 部署模型。将训练好的模型部署到目标硬件平台（如Web浏览器、x86架构、Android或Raspberry Pi）上，根据不同的平台，可能需要特定的优化或适应性修改。

项目API使用文档

WeKws尚未直接提供详细的API文档，但通常您可以通过以下几个关键点来了解如何调用其核心功能：

• 初始化模型: 加载预训练模型或自定义训练后的模型文件。

• 处理音频输入: 转换音频为模型可以接受的格式，例如，从波形文件提取特征。

• 执行预测: 将处理过的音频特征输入模型，得到预测结果，判断是否触发了唤醒词。

• 响应处理: 根据模型输出决定后续操作，比如启动录音、执行命令等。

具体的API调用示例和函数签名通常在源代码或示例应用程序中找到，建议查看wekws/core目录下的Python模块以获取实际的编程接口。

项目安装方式（重申）

为了保证清晰度，这里再次概述快速入门步骤：

1. 仓库克隆: 使用Git克隆仓库至本地。
2. 环境搭建: 创建并激活Conda虚拟环境，安装必要软件包。
3. 依赖安装: 使用pip和Conda安装指定版本的Python库和PyTorch框架。

通过以上步骤，您可以顺利开始使用WeKws进行唤醒词识别的开发工作。记得参考项目内的样例代码和文档，以深入了解每个功能的具体实现细节。对于进一步的技术讨论和社区互动，可加入项目维护者提供的微信交流群。

wekws 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/we/wekws