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智能眼镜KWS关键词唤醒识别率提高优化方法 加我V hezkz17可申请加入数字音频系统研究开发交流答疑群课题组领取资料 智能眼镜唤醒系统中的多个关键技术模块。以下是对其进行的梳理与扩展,旨在更清晰地阐释整个系统的工作逻辑与技术要点。 一、 核心唤醒引擎:KWS芯片与神经网络优化 外置的关键词唤醒(KWS)芯片是系统的感知核心,其识别性能取决于多个紧密相关的算法因素: 1. 神经网络结构:网络层数是模型深度与复杂度的关键指标。层数过少可能导致特征提取不充分,识别率低;层数过多则可能引起过拟合,且增加计算延迟与功耗。需要针对嵌入式场景进行精心设计。 2. 训练过程:训练轮次和最终达到的准确率是模型质量的直接体现。不足的训练会导致欠拟合,而过度的训练则可能损害泛化能力。需要在损失函数收敛与泛化性能间找到最佳平衡点。 3. 模型参数:训练所得的权重与偏置系数是神经网络的知识载体,直接决定了芯片对音频特征的判断能力。这些参数的优化是提升识别率的基础。 4. 触发阈值:这是一个应用层的决策参数。阈值设置过高,会降低唤醒灵敏度(漏唤醒);阈值设置过低,则可能增加误触发。它需要根据具体的模型性能、环境噪声和应用场景进行动态调整。 因此,“需要算法更新参数” 是一个持续的过程,不仅指通过更多数据重新训练模型以更新权重与偏置,也包括在实际部署后,根据用户数据和场景反馈,对触发阈值进行在线校准或对模型进行增量学习,以保持最佳唤醒效果。 二、 设备协同逻辑:双耳协同与抑制唤醒机制 在眼镜与TWS耳机等双设备场景中,需要一套协调机制来确保唤醒行为的一致性与合理性: · 协同唤醒广播扫描:当一侧耳机(主耳机)的KWS芯片初步检测到唤醒词后,并非立即上报,而是先启动一个短暂的协同扫描窗口。在此期间,它会通过设备间的低功耗通信链路(如蓝牙)广播一个“预备唤醒”的协同查询信号。 · 高优先级抑制机制:这是实现多设备智能协同的关键。如果在扫描窗口内,本耳机收到了来自更高优先级设备(例如,正在播放媒体的智能音箱、另一副已激活的耳机)发出的 “抑制唤醒”广播,则表明当前有其他更合适的设备负责交互。此时,本耳机应放弃唤醒,并向连接的手机发送 “被抑制唤醒” 的状态消息,告知中枢设备本次唤醒已被拦截。 · 正常唤醒流程:如果在整个协同扫描窗口结束时,均未收到任何抑制信号,则判定本耳机为最合
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