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边缘设备实时语音关键词唤醒实战

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 核心概念 · 整体框架
课程导入学习目标
02
语音基础
语音信号的基本特征 · 采样率 · 帧长
语音基础语音信号的基本特…
03
特征提取
MFCC · Filter Bank · Mel频谱等常用语音特征的计算原理与…
特征提取MFCC
04
关键词唤醒技术概览
从传统模板匹配到深度学习唤醒模型的演… · 以及主流方案对比
关键词唤醒技术概…从传统模板匹配到…
05
边缘设备概述
常见边缘设备（如树莓派 · Jetson Nano · ESP32
边缘设备概述常见边缘设备
06
模型轻量化
模型剪枝 · 量化（INT8/FP16） · 知识蒸馏等轻量化技术原理与适用场景
模型轻量化模型剪枝
07
唤醒模型架构
经典网络（如CNN · RNN · TCN
唤醒模型架构CNN
08
端到端唤醒模型
基于Attention · Transformer的轻量级唤醒模…
端到端唤醒模型Attention
09
数据集准备
公开数据集（如Speech Comm… · 自定义关键词数据采集与标注方法
数据集准备Speech
10
数据增强
噪声注入 · 变速 · 变调
数据增强噪声注入
11
模型训练
训练流程 · 损失函数（交叉熵 · CTC）
模型训练训练流程
12
模型评估
准确率 · 召回率 · F1
模型评估准确率
13
模型压缩实战
使用PyTorch/TensorFl…
模型压缩实战PyTorch/Tens…
14
推理引擎
TensorFlow Lite · ONNX Runtime · NCNN
推理引擎TensorFlow
15
实时音频流处理
音频流的分帧 · 滑动窗口 · VAD（语音活动检测）与唤醒检测的衔…
实时音频流处理音频流的分帧
16
唤醒后处理
阈值调整 · 平滑策略 · 触发锁定与去抖机制
唤醒后处理阈值调整
17
低功耗优化
MCU上的唤醒策略 · 中断驱动 · DSP加速
低功耗优化MCU
18
实战项目一
基于树莓派和TensorFlow L…
实战项目一TensorFlow
19
实战项目二
基于ESP32和MicroPytho…
实战项目二ESP32
20
实战项目三
基于Jetson Nano的实时多关…
实战项目三Jetson
21
实战项目四
基于手机端（Android/iOS）…
实战项目四Android/iOS
22
多关键词与自定义唤醒词
如何扩展模型支持多个唤醒词 · 以及自定义词训练流程
多关键词自定义唤醒词
23
噪声环境下的鲁棒性
实际场景中的噪声类型 · 回声消除 · 波束形成等前端处理
噪声环境下的鲁棒…实际场景
24
模型更新与在线学习
边缘设备上的增量学习 · 联邦学习在唤醒场景中的应用
模型更新线学习
25
常见问题与调试
模型不收敛 · 过拟合 · 推理延迟高
常见问题调试
26
性能测试与调优
使用perf · benchmark工具测量延迟 · 吞吐量
性能测试调优
27
安全与隐私
本地唤醒的隐私优势 · 模型加密 · 防攻击（对抗样本）考虑
安全隐私
28
综合实战
从零搭建一个完整的边缘关键词唤醒系统 · 包括数据 · 训练
综合实战从零搭建一个完整…
29
项目优化与迭代
根据实际反馈优化唤醒率 · 误唤醒率 · 以及系统架构升级
项目优化迭代
30
课程总结与进阶方向
回顾核心技能 · 展望语音交互 · 多模态唤醒
课程总结进阶方向