想用snowboy在winodws下做语音唤醒snowboy在windows下怎么编译啊

时间: 2024-06-15 22:04:05 浏览: 11
在Windows下编译Snowboy可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,确保你已经安装了CMake和Visual Studio。你可以从官方网站下载并安装它们。 2. 下载Snowboy的源代码。你可以从Snowboy的GitHub页面上找到源代码并下载。 3. 解压源代码文件,并进入解压后的目录。 4. 在命令行中进入源代码目录,并执行以下命令来生成Visual Studio的解决方案文件: ``` mkdir build cd build cmake .. ``` 5. 执行完上述命令后,会在build目录下生成一个Visual Studio的解决方案文件(.sln文件)。 6. 双击打开生成的.sln文件,使用Visual Studio打开解决方案。 7. 在Visual Studio中,选择合适的配置(Debug或Release)和平台(x86或x64)。 8. 编译项目。你可以点击菜单栏中的“生成”->“生成解决方案”,或者使用快捷键Ctrl+Shift+B来编译项目。 9. 编译完成后,在build目录下会生成可执行文件或库文件,你可以根据需要进行使用。 请注意,以上步骤仅适用于在Windows下编译Snowboy的基本过程。具体的编译步骤可能会因为不同的环境和版本而有所差异。如果遇到任何问题,建议参考Snowboy的官方文档或在相关的开发者社区中寻求帮助。
相关问题

snowboy怎么部署在windows

在 Windows 上部署 Snowboy,你可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,确保你已经安装了 Python,并且可以在命令行中使用它。你可以在命令行中输入 `python --version` 来检查 Python 的安装情况。 2. 下载 Snowboy 的 Windows 版本。你可以从 Snowboy 的官方网站(https://snowboy.kitt.ai/)上下载适用于 Windows 的版本。 3. 解压下载的文件,并进入解压后的目录。 4. 在命令行中,使用 `cd` 命令导航到解压后的目录。 5. 执行以下命令安装所需的依赖项: ``` pip install pyaudio pip install pydub pip install paho-mqtt ``` 6. 执行以下命令安装 Snowboy: ``` python setup.py install ``` 7. 现在,Snowboy 已经成功安装在你的 Windows 系统上了。 请注意,Snowboy 目前仅支持 Python 2.7 和 3.4-3.7 版本。如果你使用的是其他版本的 Python,可能需要进行相应的调整。 希望这些步骤能帮助你成功部署 Snowboy 在 Windows 上!如果有任何其他问题,请随时提问。

怎么使用snowboy离线语音唤醒树莓派

可以通过以下步骤来使用snowboy离线语音唤醒树莓派: 1. 在snowboy官网(https://snowboy.kitt.ai/)注册并创建一个模型。 2. 下载snowboy的API和模型,并在树莓派上安装。 3. 编写一个Python脚本,使用snowboy API来启动唤醒词检测,并在检测到唤醒词时执行相应的代码。 希望以上信息能对您有所帮助。需要了解更多详情,请参考snowboy官方文档。

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class HotwordDetector(object): """ Snowboy decoder to detect whether a keyword specified by decoder_model exists in a microphone input stream. :param decoder_model: decoder model file path, a string or a list of strings :param resource: resource file path. :param sensitivity: decoder sensitivity, a float of a list of floats. The bigger the value, the more senstive the decoder. If an empty list is provided, then the default sensitivity in the model will be used. :param audio_gain: multiply input volume by this factor. :param apply_frontend: applies the frontend processing algorithm if True. """ def __init__(self, decoder_model, resource=RESOURCE_FILE, sensitivity=[], audio_gain=1, apply_frontend=False): tm = type(decoder_model) ts = type(sensitivity) if tm is not list: decoder_model = [decoder_model] if ts is not list: sensitivity = [sensitivity] model_str = ",".join(decoder_model) self.detector = snowboydetect.SnowboyDetect( resource_filename=resource.encode(), model_str=model_str.encode()) self.detector.SetAudioGain(audio_gain) self.detector.ApplyFrontend(apply_frontend) self.num_hotwords = self.detector.NumHotwords() if len(decoder_model) > 1 and len(sensitivity) == 1: sensitivity = sensitivity * self.num_hotwords if len(sensitivity) != 0: assert self.num_hotwords == len(sensitivity), \ "number of hotwords in decoder_model (%d) and sensitivity " \ "(%d) does not match" % (self.num_hotwords, len(sensitivity)) sensitivity_str = ",".join([str(t) for t in sensitivity]) if len(sensitivity) != 0: self.detector.SetSensitivity(sensitivity_str.encode()) self.ring_buffer = RingBuffer( self.detector.NumChannels() * self.detector.SampleRate() * 5) def start(self, detected_callback=play_audio_file, interrupt_check=lambda: False, sleep_time=0.03, audio_recorder_callback=None, silent_count_threshold=15, recording_timeout=100):

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