轻量级解决方案：唤醒词检测+固定语音指令识别

如果需要在Linux上运行一个轻量级的解决方案，完成唤醒词检测和固定语音指令识别，以下是推荐的工具和框架组合：

---

1. 轻量级唤醒词检测

Snowboy

• GitHub: https://github.com/Kitt-AI/snowboy
• 特点：
  • 专为嵌入式设备和低功耗环境设计。
  • 支持自定义唤醒词训练。
  • 占用资源少，适合轻量级应用。
• 安装：

  pip install snowboy
  

• 使用：
  • 训练自定义唤醒词（通过Snowboy官网）。
  • 使用Python脚本检测唤醒词。

Mycroft Precise

• GitHub: https://github.com/MycroftAI/mycroft-precise
• 特点：
  • 基于RNN的轻量级唤醒词检测工具。
  • 支持自定义唤醒词训练。
  • 适合Linux环境。
• 安装：

  pip install mycroft-precise
  

• 使用：
  • 收集唤醒词数据并训练模型。
  • 使用训练好的模型进行唤醒词检测。

---

2. 固定语音指令识别

SpeechRecognition + PocketSphinx

• SpeechRecognition GitHub: https://github.com/Uberi/speech_recognition
• PocketSphinx: https://github.com/cmusphinx/pocketsphinx
• 特点：
  • PocketSphinx是轻量级的语音识别引擎，适合固定指令识别。
  • SpeechRecognition库提供了简单的API接口。
• 安装：

  pip install SpeechRecognition
  sudo apt-get install pocketsphinx
  

• 使用：
  • 定义固定指令的语法文件（.gram 或 .jsgf）。
  • 使用SpeechRecognition调用PocketSphinx进行识别。

Vosk

• GitHub: https://github.com/alphacep/vosk-api
• 特点：
  • 轻量级、离线的语音识别工具。
  • 支持多种语言和固定指令识别。
  • 占用资源少，适合嵌入式设备。
• 安装：

  pip install vosk
  

• 使用：
  • 下载小型语言模型（如 vosk-model-small-en-us-0.15）。
  • 使用Python脚本进行语音识别。

---

3. 语义理解

Rasa NLU

• GitHub: https://github.com/RasaHQ/rasa
• 特点：
  • 轻量级的自然语言理解工具。
  • 支持意图识别和实体抽取。
  • 适合固定指令解析。
• 安装：

  pip install rasa
  

• 使用：
  • 定义固定指令的意图和实体。
  • 训练模型并解析语音识别结果。

Snips NLU

• GitHub: https://github.com/snipsco/snips-nlu
• 特点：
  • 专为嵌入式设备设计的轻量级NLU工具。
  • 支持多语言和固定指令解析。
• 安装：

  pip install snips-nlu
  

• 使用：
  • 定义指令的意图和实体。
  • 训练模型并解析语音识别结果。

---

4. 完整解决方案示例

以下是一个基于 Snowboy + Vosk + Rasa NLU 的轻量级解决方案示例：

步骤 1：唤醒词检测（Snowboy）

import snowboydecoder

def detected_callback():
    print("Wake word detected!")
    # 启动语音识别

detector = snowboydecoder.HotwordDetector("wake_word_model.pmdl", sensitivity=0.5)
detector.start(detected_callback)

步骤 2：语音识别（Vosk）

import os
import json
from vosk import Model, KaldiRecognizer
import pyaudio

model = Model("vosk-model-small-en-us-0.15")
rec = KaldiRecognizer(model, 16000)

p = pyaudio.PyAudio()
stream = p.open(format=pyaudio.paInt16, channels=1, rate=16000, input=True, frames_per_buffer=8192)

print("Listening for command...")
while True:
    data = stream.read(4096)
    if len(data) == 0:
        break
    if rec.AcceptWaveform(data):
        result = json.loads(rec.Result())
        command = result.get("text", "")
        print("Command:", command)
        # 将指令传递给语义理解模块

步骤 3：语义理解（Rasa NLU）

from rasa.nlu.model import Interpreter

interpreter = Interpreter.load("rasa_model")

def parse_command(command):
    result = interpreter.parse(command)
    intent = result["intent"]["name"]
    entities = result["entities"]
    print("Intent:", intent)
    print("Entities:", entities)
    # 根据意图和实体执行相应操作

# 示例
parse_command("turn on the light")

---

5. 资源需求

• CPU：单核处理器即可运行。
• 内存：100MB~300MB（取决于模型大小）。
• 存储：50MB~200MB（用于存储模型和依赖）。

---

总结

• 唤醒词检测：Snowboy 或 Mycroft Precise。
• 语音识别：Vosk 或 PocketSphinx。
• 语义理解：Rasa NLU 或 Snips NLU。

这种组合在Linux上运行非常轻量，适合嵌入式设备或资源受限的环境。如果需要进一步优化，可以裁剪模型或使用更小的语音识别模型。