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边缘AI语音唤醒关键词识别部署实战

共计 30 章节
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01
课程导入
边缘AI与语音唤醒的基本概念 · 应用场景 · 课程目标与学习路径
课程导入AI
02
语音唤醒技术基础
语音信号处理基础 · 特征提取（MFCC · Fbank）
语音唤醒技术基础语音信号处理基础
03
边缘计算与嵌入式平台
边缘AI硬件选型（MCU · DSP · NPU）
边缘计算嵌入式平台
04
深度学习模型选型
适用于边缘设备的轻量级模型（如TC-… · Depthwise CNN · CRNN）介绍与对比
深度学习模型选型TC
05
数据集准备与增强
公开语音唤醒数据集（如Speech… · 数据清洗 · 数据增强（噪声
数据集准备增强
06
模型训练基础
使用PyTorch/TensorFl… · 训练流程 · 损失函数
模型训练基础PyTorch/Tens…
07
模型压缩与量化
剪枝 · 权重量化（INT8） · 知识蒸馏
模型压缩量化
08
边缘推理框架
TensorFlow Lite Mi… · ONNX Runtime · CMSIS-NN等框架的安装与使用
边缘推理框架TensorFlow
09
嵌入式部署实战（一）
在ESP32上部署关键词识别模型 · 实现实时唤醒
嵌入式部署实战ESP32
10
嵌入式部署实战（二）
在STM32上使用CMSIS-NN部… · 优化推理速度
嵌入式部署实战STM32
11
嵌入式部署实战（三）
在树莓派上部署模型 · 结合麦克风阵列实现远场唤醒
嵌入式部署实战树莓派上部署模型
12
唤醒词定制训练
自定义唤醒词（如“小智小智”）的数据… · 标注与训练流程
唤醒词定制训练自定义唤醒词
13
模型鲁棒性优化
噪声环境下的识别率提升 · 回声消除 · 端点检测（VAD）集成
模型鲁棒性优化噪声环境下的识别…
14
低功耗优化
动态电压频率调整（DVFS） · 睡眠模式 · 事件驱动唤醒策略
低功耗优化DVFS
15
实时性优化
模型推理延迟优化 · 流水线设计 · 多线程/中断处理
实时性优化模型推理延迟优化
16
系统集成
语音唤醒与后续命令识别（如意图识别）… · 构建完整语音交互流程
系统集成语音唤醒
17
调试与性能分析
使用调试工具（如JTAG · 串口日志） · 性能分析（内存
调试性能分析
18
常见问题与解决方案
模型不收敛 · 过拟合 · 量化精度损失
常见问题解决方案
19
案例实战（一）
智能家居语音控制——唤醒词“开灯”控…
案例实战智能家居语音控制
20
案例实战（二）
智能玩具语音交互——唤醒词“你好”触…
案例实战智能玩具语音交互
21
案例实战（三）
工业设备语音指令——唤醒词“启动”控…
案例实战工业设备语音指令
22
边缘AI语音安全
语音欺骗防护 · 模型加密 · 安全启动
AI边缘
23
多唤醒词与多语言支持
多关键词识别 · 多语言模型训练与切换
多唤醒词多语言支持
24
模型持续学习与OTA更新
边缘设备上的增量学习 · 模型远程更新机制
OTA模型持续学习
25
性能评估与测试
准确率 · 召回率 · 误唤醒率
性能评估测试
26
与云端协同
边缘唤醒+云端大模型处理 · 混合架构设计与通信协议
云端协同边缘唤醒+云端大…
27
工具链与自动化
使用Docker · CI/CD实现模型训练到部署的自动化…
工具链自动化
28
项目实战（综合）
从零构建一个完整的边缘AI语音唤醒系… · 包括硬件选型 · 模型训练
项目实战综合
29
前沿趋势与扩展
端侧Transformer · 超低功耗唤醒 · 神经形态芯片等前沿技术展望
前沿趋势扩展
30
课程总结与进阶路径
核心知识点回顾 · 常见误区 · 推荐学习资源与下一步进阶方向
课程总结进阶路径