ESP-SR V2.0发布：音频前端处理框架的重大升级

ESP-SR V2.0发布：音频前端处理框架的重大升级

esp-sr Speech recognition 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/es/esp-sr

项目简介

ESP-SR是乐鑫科技推出的智能语音识别解决方案，专注于为嵌入式设备提供高效的音频前端处理能力。该项目包含语音活动检测(VAD)、波束成形(BSS)、回声消除(AEC)、噪声抑制(NS)等核心算法，以及唤醒词识别等功能模块，广泛应用于智能家居、可穿戴设备等物联网场景。

音频前端框架(AFE)的重大重构

ESP-SR V2.0版本对音频前端处理框架进行了全面重构，带来了显著的性能提升和架构优化。新版本的AFE框架重新设计了AEC(声学回声消除)、BSS(波束成形源分离)、NS(噪声抑制)、VAD(语音活动检测)和WakeNet(唤醒词识别)的处理流水线。

这一重构使得各模块间的数据流转更加高效，减少了处理延迟，同时优化了内存使用效率。值得注意的是，AFE V2.0与之前的V1.0版本存在兼容性差异，开发者需要按照官方提供的迁移指南进行适配调整。

新一代VADNet语音活动检测模型

V2.0版本引入了一个全新的VADNet模型，这是本次升级的重要亮点之一。该模型基于近15,000小时的语音数据训练而成，在噪声过滤性能上显著优于传统的WebRTC VAD算法。

新模型提供了更精细的参数配置选项：

• vad_min_noise_ms：设置被判定为噪声的最小持续时间
• vad_min_speech_ms：设置被判定为语音的最小持续时间
• vad_mode：提供多种检测模式以适应不同场景需求

此外，针对VAD首次触发延迟可能导致音频数据截断的问题，新版本增加了vad_cache功能，有效改善了语音识别的完整性。

基于TTS样本的唤醒词训练V2.0

唤醒词训练系统也获得了重要升级。新版集成了更强大的文本转语音(TTS)模型，使得通过TTS样本训练的唤醒词识别准确率达到了95%-98%，接近使用真人样本训练的效果。

这一改进大幅降低了获取高质量训练数据的门槛，开发者现在可以更便捷地为特定应用场景定制专属的唤醒词模型，而无需依赖大量真实语音样本的采集。

技术影响与应用前景

ESP-SR V2.0的这些升级将直接影响各类智能语音设备的用户体验。更精准的语音活动检测意味着设备能更好地区分语音指令与环境噪声；优化的前端处理流水线则提升了整体响应速度；而改进的唤醒词训练系统则让产品定制化变得更加容易。

对于开发者而言，虽然需要面对版本迁移的工作，但新框架带来的性能提升和功能增强将显著降低后续开发维护的复杂度。特别是在嘈杂环境下的语音识别场景，新版本的性能改进将带来质的飞跃。

总结

ESP-SR V2.0代表了乐鑫在嵌入式语音处理领域的最新成果，通过算法优化和架构改进，为物联网设备提供了更强大、更灵活的语音交互能力。无论是对于现有项目的升级还是新产品的开发，这一版本都值得开发者重点关注和评估。

esp-sr Speech recognition 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/es/esp-sr