语音唤醒主流方法

keyword spotting(hotword detector)分为补白模型与基于样例的两个主要方法。

Ref: https://zhuanlan.zhihu.com/p/

补白模型（Filler Models）

补白模型有时也被称为垃圾模型，它将Keyword Spotting问题考虑为一个逐帧的序列标注问题。关键词定为不同的标注，而一个额外的“补白”标注用来匹配所有非关键词。

基于隐马尔可夫模型的补白模型最早用于Keyword Spotting。它对每一个关键词建立一个隐马尔可夫模型，对非关键词额外建立一个隐马尔可夫模型，观测概率通过混合高斯或神经网络建模。直接针对关键词建模在数据稀疏的问题。目前流行的隐马尔可夫模型则采用子词单元，如音素，进行建模。这种情况下，它与基于HMM混合模型的语音识别中的声学模型就十分类似了，只是解码图是手工设计的文法，而不是基于统计语言模型生成的。亚马逊Alexa语音助手所用的Keyword Spotting系统就是基于这一类方法的，它的隐马尔可夫模型示意图如下图所示：

另一种基于神经网络分类的方法就更加直接了，如下图所示，连续语音流逐段地送入神经网络进行分类。类别为所有的关键词，和一个额外的填充类别（Filler），比如有10个关键词，就有11类。

分类完成后，由于输出的概率可能出现“毛刺”，所以进行平滑后处理，之后如果某一个类别概率超过一个阈值，就认为某一个关键词呗检测到了。这种方法内存占用小，不需要解码搜索，准确率高。但是由于需要准备大量包含关键词的语料，如果更换了关键词，则需要再另行搜集一批语料，所以也较难实际使用。相比之下，基于隐马尔可夫模型的Keyword Spotting由于是针对子词单元建模，语料用通用的就可以，所以更常用。

基于样例的Keyword Spotting

基于样例的Keyword Spotting，则将问题考虑为匹配问题。考虑关键词的音频样例，和几个测试音频，分别计算它们的相似度，测试音频中和关键词相似度超过某个阈值的，就认为它是检测出来的关键词。这种方式在使用的过程中，用户可以录制自己的音频并定义为关键词，使用起来就更个性化。

基于样例的关键词检测可以分为两类，一种基于动态时间弯折（Dynamic Time Warping，DTW）算法，它使用DTW算法计算两个音频特征序列之间的相似度；另一种是基于嵌入学习的，它将两个音频分别编码为向量，然后直接计算两个向量之间的距离。基于DTW的方法从上世纪70年代就开始开始应用，但是它在匹配两个序列的时候计算复杂度比较高，目前主要用于无监督的情形；基于嵌入学习的方法，匹配的时候更为简单，在深度学习火热以后就流行起来。

如图所示就是一个基于嵌入学习的关键词检测系统。它由一个LSTM网络构成。训练时，将LSTM视为一个词级别的分类器；测试时，将测试音频和关键词音频输入进LSTM，将最后k个状态拼接起来，计算余弦距离，如果超过某个阈值，就认为是检测到了关键词。

唤醒技术路线

主要分为3代。

Ref: https://www.zhihu.com/question/，

视频：http://www.aidaxue.com/course/courseDetail?id=119

第一代：基于模板匹配的KWS

训练和测试的步骤比较简单，训练就是依据注册语音或者说模板语音进行特征提取，构建模板。测试时，通过特征提取生成特征序列，计算测试的特征序列和模板序列的距离，基于此判断是否唤醒。

第二代：基于HMM-GMM的KWS

将唤醒任务转换为两类的识别任务，识别结果为keyword和non-keyword。

第三代：基于神经网络的方案

神经网络方案又可细分为几类.

• 第一类是基于HMM的KWS，同第二代唤醒方案不同之处在于，声学模型建模从GMM转换为神经网络模型。
• 第二类融入神经网络的模板匹配，采用神经网络作为特征提取器。
• 第三类是基于端到端的方案，输入语音，输出为各唤醒的概率，一个模型解决。

指标

• 唤醒率，指用户交互的成功率，专业术语为召回率，即recall。
• 误唤醒，用户未进行交互而设备被唤醒的概率，一般按天计算，如最多一天一次。
• 响应时间，指从用户说完唤醒词后，到设备给出反馈的时间差。
• 功耗水平，即唤醒系统的耗电情况。很多智能设备是通过电池供电，需要满足长时续航，对功耗水平就比较在意。

开源代码

• https://paperswithcode.com/task/keyword-spotting
• An End-to-End Architecture for Keyword Spotting and Voice Activity Detection。https://github.com/mindorii/kws。[2016 interspeech]
• https://github.com/MycroftAI/mycroft-precise。Mycroft.ai开源的。是二分类问题，不是识别内容。
• 比较好的实操性。
• 有相应教程。
• Hello Edge: Keyword Spotting on Microcontrollers。ARM开源的，能够编译优化用于嵌入设备上。
• https://github.com/Picovoice/Porcupine。核心C写的唤醒模型，Start 1K+。

数据集

• Google speech commands dataset。是一个用的比较多的。

功能点

更新热词

更新/定制执词/唤醒词的不同方案。

定制特点备注讯飞在云端输入汉字的定制热词，马上可以下载对应资源包，应该没有训练。1. 可以附加闭环优化。

2. 针对智能硬件，MSC SDK提供了可处理多声道音频，获取音频中有效了几路音频，同时进行唤醒的模式，我们称之为AIMIC唤醒。在这种模式下，需要使用额外的音频处理库 libaimic.so，结合智能硬件的加密模块，对多声道的原始音频处理，并在唤醒结果中，包含当前唤醒的角度等信息。Snowboy使用者念出的三遍唤醒词，形成3个音频文件传输到云端，训练分类器后下载。

唤醒词的评估

1. 唤醒词字数：3-5个字，4个字为最佳
2. 唤醒词内容：
3. 避免使用敏感词：包含政治，伟人名字等等；
4. 避免使用口语化的词汇，口语词汇日常使用频率很高，容易导致误唤醒
5. 唤醒词发音应选择易开口，响度大，发音清晰易分辨的词；
6. 避免使用多音字，唤醒词的音节覆盖应尽量多，差异大，避免使用叠字， 避免连续使用零声母的词

例如:

唤醒词：一心一意 评估： 存在连续的两个发音是零声母，尽量避免重复发音。 

思必驰在线评估: http://www.aispeech.com/index.php?m=content&c=index&a=lists&catid=76

语音唤醒跟声纹结合

可以用几种实现方法：

• 一是唤醒词跟声纹在用同一个模型(Text-Dependent Speaker Verification)；
• 一是唤醒词检测后再使用声纹模型验证。

Text-Dependent Speaker Verification

• END-TO-END ATTENTION BASED TEXT-DEPENDENT SPEAKER VERIFICATION。出自微软。2017。
• 使用CNN模型。
• Attention-Based Models for Text-Dependent Speaker Verification。出自Google。 ICASSP 2018。比只使用LSTM高14%。
• code：https://github.com/liyongze/lstm_speaker_verification
• 更新，此代码只是论文中的baseline model。
• Generalized End-to-End Loss for Speaker Verification。出自Google。 ICASSP 2018。
• code：https://github.com/Janghyun1230/Speaker_Verification

团队

kitt.ai的Snowboy

2017被百度收购。

KITT.AI最初是作为艾伦人工智能研究所（AllenInstitute for Artificial Intelligence，简称AI2）的一个内部孵化项目于2014年9月诞生，但在2015年底才真正转做“热词”（即唤醒词）和对话引擎，相关产品也打磨了近一年半。目前，其热词技术可达到95%~98%的唤醒率。

KITT.AI联合创始人兼CTO陈果果。

具体来讲，热词识别的原理是：使用者念出的三遍唤醒词会形成3个音频文件传输到云端，这是一个端到端的深度学习分类器，它会对该文件进行音频建模，建立一个只针对这三个音频的分类器。它可以从能量、音调等方面提取参数进而构成特征，下次使用唤醒词时，这个分类器就会判断是否与这三个音频的特征相近，来决定是否唤醒。据姚旭晨介绍，KITT.AI的热词识别用到了几十万到上百万的特征提取。

唤醒设备很重要，但如何减少误唤醒同样重要。姚旭晨谈到，误唤醒的因素也很多，跟噪声、能量也有关。比如一些与唤醒词相似的音节，小鱼在家机器人曾用《小鱼儿与花无缺》这部电视剧进行测试，发现剧中很多“小鱼儿”的词语有时会带来误唤醒。

此外，他也谈到，毫无相关的一些声音有时也能够引发设备的误唤醒。原因在于机器并不像人一样有语境，它只能从众多特征参数中去判断，可能你的一个爆破音会导致分类器的每个权重都很大，进而造成误唤醒。

专利

• 可定制语音唤醒方法及系统: 俞凯。上海交通大学。https://patents.google.com/patent/CNA/zh
• 一种语音唤醒模块的实现方法及应用。讯飞。https://patents.google.com/patent/CNA/zh

尝试算法

1. 纯KWS没有声纹的轻量模型。https://github.com/MycroftAI/mycroft-precise
2. 唤醒+声纹。https://github.com/Janghyun1230/Speaker_Verification
3. 2019年基于Attention的语音+声纹唤醒。Attention-Based Models for Text-Dependent Speaker Verification.

Idea

• 语音唤醒跟声纹结合。
• 语音唤醒跟声纹、静音检测结合。

资料

• LOW RESOURCE HIGH ACCURACY KEYWORD SPOTTING。陈果果(guoguo chen) 2016年的博士论文。
• SMALL-FOOTPRINT KEYWORD SPOTTING USING DEEP NEURAL NETWORKS。陈果果2014年论文。论文除了用专门的KWS数据集，也使用了3000小时的ASR数据集，可以查看如何使用。