0. 前言
什么是唤醒？激活Google智能助手，你可以对手机说“Hey Google”或者“OK Google”，其他诸如阿里的天猫精灵智能音箱（天猫精灵）、京东的叮咚智能音箱（叮咚叮咚），百度语音助手（小度小度）等等，需要采用唤醒词才能激活设备，然后再对设备进行一系列控制语音输入，一方面减小了智能音箱执行错误操作的概率，另一方面也降低了整个设备的功耗。本文基于开源语音识别kaldi平台，实现一个唤醒模型的训练及解码识别。
区别于服务器拥有庞大的算力，CPU型的嵌入式平台内存小、主频有限，这就要要求训练出的模型尽量小，且解码速度尽量快，否则即使模型很好，解码时间较长，在嵌入式平台的移植也宣告失败。本文所用嵌入式平台的CPU主频为1.3GHz，内存为64M，Flash大小为32M。
1. 模型训练
模型是基于kaldi平台中的egs/aishell2训练脚本修改而来，语料来源于aishell公开语料。
1.1 语料准备
选取一个唤醒词“小米小米”，原因是在语料库中“小米“出现的次数比较多，暂时定为使用它来训练我们的唤醒词，为了防止误识别，即口语噪声误识别成“小米小米”，还需添加一些额外的垃圾词汇（数量不宜过多），同时还需保持解码图路径多样性，添加这一类词“小狗”、“小伙”、“大小”等等，在语音识别时，如果没有此类路径多样性词汇，很可能一段语音只包含“小”也可能识别成“小米小米”。
在挑选的语料中，尽量少出现或者不出现与“小米”发音类似的词，比如“小幂”、“筱敏”、“小咪”等，因为训练时不在发音字典lexicon.txt中的词训练时会分类到一个音素"spn"上，即<UNK> (参考官方文档：Note on unknown words)，如果不去除与“小米”发音类似的词（抛弃发音类似的训练样本），会使得唤醒词识别率下降。
为了更好的远场识别效果，还需录制一些远场的语料，由于条件的局限性，只有采用aishell的语料进行训练验证。
注：本文的发音字典lexicon.txt
语料格式及组织方式：请点击 语料组织，其中有data dev test这三个目录，由于文件大小限制，需自行下载开源语料，语料只有1条。
1.2 语言模型训练
本文采用n-gram来训练生成模型，具体的操作是从lexicon.txt中获得，代替了原本训练脚本中采用train/text文件训练语言模型，原aishell语言模型具有统计意义，此处为了减小语言模型大小，采用1-gram来训练，所有词的概率均相等，但为了减小口语噪声识别成唤醒词，同时修改了UNK的先验概率。训练语言模型的words.txt文件
训练的命令：
ngram-count -text word -order 1 -unk -map-unk "<UNK>" -interpolate -lm data/local/lm/3gram-mincount/lm_unpruned.gz注：脚本及注释 line:46-66
1.3 GMM-HMM阶段训练
参考aishell2\s5\local\run_gmm.sh，改动不大，略微改动。关键修改内容: mfcc特征提取时，移除了pitch特征的提取（主要原因是解码时提取pitch特征耗时且对识别率提升不是那么大），mfcc配置文件修改为mfcc_hires.conf，对13维特征做了一阶和二阶差分；
steps/make_mfcc.sh --cmd "$train_cmd" --nj $nj --mfcc-config conf/mfcc_hires.conf data/$x exp/make_mfcc/$x mfcc
注： 参考脚本及注释
1.4 TDNN阶段训练
在chain模型训练时，修改aishell2\s5\local\chain\tuning\run_tdnn_1b.sh神经网络训练脚本，关键修改内容：一、移除了ivector特征训练相关功能，因为在嵌入式平台中，ivector特征维度太大，会导致内存消耗太大，系统崩溃，且ivector提升识别率没有那么明显；二、DNN网络维度和隐层数量减小，如果不降低这二者，训练出的声学模型会比较大，导致解码效率下降，可以在测试过程中权衡网络层次和维度；
训练完成后生成的模型大小如下：
以上生成的模型未调整参数，要使模型最优化，还需微调相关的训练参数。
注：参考脚本及注释
1.5 生成NNET3解码所需模型
主要命令：./steps/online/nnet3/prepare_online_decoding.sh data/lang_chain exp/chain/tdnn_1b_all_sp ./nnet3_conf 因为移除了pitch和ivector, 所以未传入这两个相关内容的参数
生成解码器文件后，拷贝到model文件夹，具体参考脚本 copy_model.sh
2. 解码
解码器基于online2-wav-nnet3-latgen-faster.cc修改而来，可以持续在线识别(此部分代码暂不提供)，识别结果如下，嘈杂时候出<UNK>几率比较大，视频请点击：识别的视频
（待测）杂环境下（人声+蜻蜓fm说书）挂机10小时，误触发唤醒词“小米小米”次数
注： 以下为wav解码器的参数
./online2-wav-nnet3-latgen-faster --do-endpointing=false --online=false --frame-subsampling-factor=3 --config=./model/nnet3_conf/conf/online.conf --add-pitch=false --max-active=7000 --beam=15.0 --lattice-beam=6.0 --acoustic-scale=1.0 --word-symbol-table=./model/graph/words.txt ./model/nnet3_conf/final.mdl ./model/graph/HCLG.fst 'ark:echo utterance-id1 utterance-id1|' "scp:echo utterance-id1 test.wav|" 'ark:/dev/null'
3. 总结
嘈杂环境下的识别率暂时未考虑在内，需要语音前端处理以及相关的噪音语料加入训练，此工作量比较大，仅凭个人力量难以实现，望谅解。
如果训练出来的模型识别率不高，可能是语料当中包含相近的发音导致，也可能是语料不够。去除相近发音的语料，加入更多的唤醒词语料。
对于章节2中所说解码器，提供一种思路，是把online2-wav-nnet3-latgen-faster.cc每次传入的是wav的文件，改写成死循环，读入语音数据，语音数据的来源可以参考onlinebin/online-gmm-decode-faster.cc中调用portaudio的接口来实现语音流的输入，关于语音流的截取需要VAD算法(参考我的github 3GPP VAD：https://github.com/xiangxyq/3gpp_vad )
以上训练脚本参考github：https://github.com/xiangxyq/kaldi/tree/master/egs/wakeup_words
后期推出博文：Kaldi平台关于识别结果置信度相关文章