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ESP-Skainet [English]

ESP-Skainet 是乐鑫推出的智能语音助手，目前支持唤醒词识别和命令词识别。

概述

ESP-Skainet 以最便捷的方式支持基于乐鑫的 ESP32系列 芯片的唤醒词识别和命令词识别应用程序的开发。使用 ESP-Skainet，您可以轻松构建唤醒词识别和命令词识别应用程序。

ESP-Skainet 的功能支持如下所示：

overview

输入音频

输入音频流可以来自麦克风，或Flash/TF 卡中的 wav/pcm 等音频文件文件。

唤醒词识别

唤醒词模型 WakeNet，致力于提供一个低资源消耗的的高性能模型，支持类似“Alexa”，“天猫精灵”，“小爱同学”等唤醒词的识别。

目前乐鑫免费开放“Hi，乐鑫”， “你好小智”， “你好小鑫”， “Hi，ESP”唤醒词。如果用户需要其它唤醒词，乐鑫提供有唤醒词定制服务，具体可参考 乐鑫语音唤醒词定制流程。

语音命令词识别

命令词识别模型 MultiNet ，致力于提供一个灵活的离线语音命词识别框架。用户可方便根据需求自定义语音命令，无需重新训练模型。

目前模型支持类似“打开空调”，“打开卧室灯”等中文命令词识别和"Turn on/off the light" 等英文命令词识别，自定义语音命令词最大个数为 200。

声学前端算法

声学前端算法Audio Front-End(AFE) 集成了回声消除 AEC(Acoustic Echo Cancellation)，自动增益调节 AGC(automatic_gain_control)，噪声抑制 NS(Noise Suppression)，语音活动检测 VAD(Voice Activity Detection) 和麦克风阵列算法(Mic Array Speech Enhancement)。

快速开始

硬件准备

为了运行 ESP-Skainet，您需要一块集成了音频输入模块的开发板。 开发板支持：

Example Name Latest Models Supported Board
cn_speech_commands_recognition Multinet4_5 ESP32-Korvo, ESP32-S3-Korvo-1, ESP-BOX, ESP-S3-Korvo-2, ESP32-S3-EYE
en_speech_commands_recognition Multinet5 ESP32-S3-Korvo-1, ESP-BOX, ESP-S3-Korvo-2, ESP32-S3-EYE
wake_word_detection Wakenet8 ESP32-Korvo, ESP32-S3-Korvo-1, ESP-BOX, ESP-S3-Korvo-2, ESP32-S3-EYE
chinese_tts esp-tts-v1 ESP32-Korvo, ESP32-S3-Korvo-1, ESP-BOX, ESP-S3-Korvo-2

关于针对应用的具体配置，请参考每个示例中的 README.md。

软件准备

ESP-Skainet

确保您已经使用 --recursive 克隆了整个工程，命令如下：

git clone --recursive https://github.com/espressif/esp-skainet.git

如果您克隆的项目没有使用 --recursive 选项，请先转到 esp-skainet 目录并运行 git submodule update --init 命令。

ESP-IDF

在本工程中，我们建议使用 ESP-IDF v4.4 版本。如果您之前已经搭建过 ESP-IDF 环境并且不想更改现有的变量，可以将 IDF_PATH 环境变量配置为新的 ESP-IDF 的路径 . 目前支持到ESP-IDF v4.0

注意: 如果使用ESP-IDFv3.2及之前版本，建议参考esp-skainet v0.2.0

获取更多关于搭建 ESP-IDF 环境的细节，请参考 Getting Started Guide for the stable ESP-IDF version

示例

examples 文件夹包含了使用 ESP-Skainet API 搭建的一些应用示例。

请从get_started示例开始：

  1. 进入示例文件夹 `esp-skainet/examples/get_started
cd esp-skainet/examples/get_started
  1. 编译和烧写
idf.py flash monitor
  1. 用户可以使用 idf.py menuconfig 命令添加或修改语音命令。

获取更多细节，请阅读示例中的 README.md

资源