Porcupine：基于深度学习的轻量级端点唤醒词检测库
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/porcupine 项目基础介绍及主要编程语言
Porcupine是由Picovoice开发的一款高性能、低开销的端到端唤醒词引擎，专为IoT设备设计。此项目采用Python为主要开发语言，并支持多种其他编程语言如.NET、Java、Go、Unity等。它的核心是通过在真实环境训练的深层神经网络来实现高效且精确的语音识别。Porcupine使得开发者能够在设备上实现实时的、特定词汇的监听，无需持续上传音频数据至云端。
核心功能
Porcupine的主要功能包括：
- 本地唤醒词检测：能够实时监听并识别预定义的唤醒词（如"Porcupine"），适用于多种应用场景，从智能家居到移动设备。
- 跨平台支持：覆盖广泛的平台，包括Arm Cortex-M、STM32、Arduino、i.MX RT、Raspberry Pi、Android、iOS、主流浏览器以及Linux、macOS、Windows系统。
- 自定义训练：通过Picovoice Console，开发者可以训练自己的定制唤醒词模型。
- 多语言支持：提供包括英语、中文、日语、法语在内的多国语言唤醒词识别，且对商业客户开放更多语言支持。
最近更新的功能
由于提供的链接未直接展示最新的提交信息或更新日志，无法详细说明最近的具体更新功能。但基于Porcupine的性质，其更新通常会关注于以下方面：
- 性能优化：提升唤醒词识别的准确性与响应速度。
- 兼容性增强：增加对新平台的支持或者现有平台的更深入优化。
- API简化或新增：可能引入了新的API调用来简化开发者的集成过程。
- 错误修复：定期发布版本以解决社区报告的问题，确保稳定性。
- 文档与示例更新：保持教程、文档的时效性，增加或更新示例代码以匹配最新版本。
请注意，要获取项目的实际更新详情，请直接访问GitHub仓库的“Commits”或“Releases”页面。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
