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本课程属于：094-语音识别前端与VAD处理 AI智能与边缘计算工程 · 共 10 门相关课程，组合学习更完整。
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语音唤醒词定制开发课

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=语音唤醒词定制开发的学习目标 · 核心价值 · 整体知识框架与实战路线图
课程导入目标=语音唤醒词…
02
语音唤醒基础
目标=唤醒词定义 · 发展历程 · 典型应用场景与主流产品形态
语音唤醒基础目标=唤醒词定义
03
声学与语音基础
目标=采样率 · 帧长 · 窗函数
声学语音基础
04
唤醒词技术架构
目标=从信号预处理 · 特征提取 · 声学模型
唤醒词技术架构目标=从信号预处…
05
主流算法概览
目标=DTW · GMM-HMM · DNN
主流算法概览DTW
06
数据集构建
目标=唤醒词正样本采集 · 负样本设计 · 噪声增强与数据标注规范
数据集构建目标=唤醒词正样…
07
数据增强实战
目标=加噪 · 混响 · 变速
数据增强实战目标=加噪
08
特征工程进阶
目标=Log-Mel · MFCC · PCEN
特征工程进阶Log-Mel
09
模型训练入门
目标=基于TensorFlow/Py…
模型训练入门TensorFlow/P…
10
模型训练进阶
目标=损失函数 · 优化器 · 学习率调度
模型训练进阶目标=损失函数
11
关键词检测与连续语音
目标=滑动窗口 · 流式推理 · 端点检测与低延迟唤醒设计
关键词检测连续语音
12
唤醒词定制流程
目标=需求分析 · 词表设计 · 发音难度评估与定制开发标准流程
唤醒词定制流程目标=需求分析
13
自定义唤醒词实战
目标=从零定制一个中文唤醒词并完成数… · 训练 · 评估全流程
自定义唤醒词实战目标=从零定制一…
14
多唤醒词与多命令词
目标=多标签分类 · 关键词 spotting · 混淆词处理与模型扩展
多唤醒词多命令词
15
模型压缩与部署
目标=量化 · 剪枝 · 知识蒸馏
模型压缩部署
16
嵌入式平台实战
目标=在树莓派 · ESP32 · 手机或MCU上部署唤醒词模型的完整案…
嵌入式平台实战目标=
17
性能评估指标
目标=唤醒率 · 误唤醒率 · ROC曲线
性能评估指标目标=唤醒率
18
误唤醒与漏唤醒优化
目标=难负样本挖掘 · 阈值调优 · 后处理与多模型融合策略
误唤醒漏唤醒优化
19
噪声与远场场景
目标=降噪 · 回声消除 · 波束成形
噪声远场场景
20
口音与个性化适配
目标=说话人差异 · 口音 · 语速
口音个性化适配
21
低资源与少样本学习
目标=小样本 · 零样本 · 元学习与迁移学习在唤醒词定制中的应用
低资源少样本学习
22
端到端唤醒词系统
目标=从音频输入到唤醒触发的完整工程…
端到端唤醒词系统目标=从音频输入…
23
工程化与MLOps
目标=数据版本管理 · 训练流水线 · 模型迭代
MLOps工程化
24
隐私与安全
目标=本地唤醒 · 数据合规 · 对抗样本攻击与唤醒词系统安全防护
隐私安全
25
常见问题排查
目标=训练不收敛 · 误唤醒高 · 唤醒率低
常见问题排查目标=训练不收敛
26
案例实战一
目标=智能家居场景下自定义唤醒词从需…
案例实战一目标=智能家居场…
27
案例实战二
目标=车载语音助手唤醒词定制与噪声场…
案例实战二目标=车载语音助…
28
案例实战三
目标=可穿戴设备超低功耗唤醒词模型设…
案例实战三目标=可穿戴设备…
29
综合提升
目标=多模态唤醒 · 声纹结合 · 上下文感知与下一代唤醒技术趋势
综合提升目标=多模态唤醒
30
课程总结与进阶路线
目标=知识体系回顾 · 项目复盘 · 学习资源与持续进阶建议
课程总结进阶路线