语音唤醒主流方法

keyword spotting分为补白模型与基于样例的两个主要方法。

Ref: https://zhuanlan.zhihu.com/p/62576391

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：

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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。

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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。

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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。

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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/27344376，

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。

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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。

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第三代：基于神经网络uglyURLs = true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。

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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。

数据集

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

功能点

动态修改热词、唤醒词。

唤醒词的评估

唤醒词字数：3-5个字，4个字为最佳
唤醒词内容：
1. 避免使用敏感词：包含政治，伟人名字等等；
2. 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
3. 唤醒词发音应选择易开口，响度大，发音清晰易分辨的词；
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:

<pre class="chroma" style="box-sizing: border-box; font-family: SFMono-Regular, Consolas, "Liberation Mono", Menlo, Courier, monospace; font-size: 13.6px; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px; background-color: rgb(246, 248, 250); overflow-wrap: normal; padding: 16px; overflow: auto; line-height: 1.45; border-radius: 3px; word-break: normal;">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。</pre>

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。
Attention-Based Models for Text-Dependent Speaker Verification。出自Google。 ICASSP 2018。比只使用LSTM高14%。
- 代码：https://github.com/liyongze/lstm_speaker_verification
Generalized End-to-End Loss for Speaker Verification。出自Google。 ICASSP 2018。

专利

可定制语音唤醒方法及系统: https://patents.google.com/patent/CN106098059A/zh

Idea

语音唤醒跟声纹结合。
语音唤醒跟声纹、静音检测结合。