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ESP-Skainet 以最便捷的方式支持基于乐鑫的 ESP32 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。

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，Jeson”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 100。

声学算法

目前 ESP-Skainet 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，我们在示例中使用 ESP32-LyraT-Mini 或者 ESP32-Korvo V1.1 。

关于针对应用的具体配置，请参考每个示例中的 README.md。

应用实例

GitHub - Kevincoooool/ESP_MASTER: ESP32-CAM with LVGL Speech/Face Recognition IR Control

语音识别。将数字麦克风通过I2S连接到ESP32，经过esp-skainet离线语音识别，自定义语音命令词最大个数为 100

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