语音唤醒pytorch代码

语音唤醒技术通常用于语音识别应用中，如智能助手，它允许设备在接收到用户的语音输入之前进入监听状态。在PyTorch中实现语音唤醒的一个常见做法是使用循环神经网络（RNN），尤其是门控循环单元（GRU）或长短期记忆（LSTM），配合一个简单的阈值检测系统。

下面是一个简化版的示例代码，展示了如何使用PyTorch构建一个基本的音频特征提取模型，并结合激活函数来判断是否达到唤醒词的阈值：

import torch
import torchaudio
from torch import nn

class SpeechWakeWordModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim=2):  # 假设唤醒词是二分类任务
        super(SpeechWakeWordModel, self).__init__()
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.rnn = nn.GRU(input_dim, hidden_dim)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, audio_input):
        _, hidden = self.rnn(audio_input)  # RNN处理音频序列
        output = self.fc(hidden.squeeze(0))  # 输出层得到唤醒概率
        return output

# 使用预训练的Mel spectrogram特征作为输入
def extract_audio_features(file_path):
    waveform, sample_rate = torchaudio.load(file_path)
    mel_spectrogram = torchaudio.transforms.MelSpectrogram()(waveform).squeeze(0)
    return mel_spectrogram

# 示例唤醒词模型训练
model = SpeechWakeWordModel(input_dim=mel_spectrogram.shape[1], hidden_dim=64)
# ...

# 实时唤醒：设置一个阈值，当模型预测的概率超过这个阈值，就认为用户说出了唤醒词
threshold = 0.5
audio_buffer = []  # 保存连续音频片段
for audio_chunk in chunks_of_audio:  # chunks_of_audio是一个连续音频流
    feats = extract_audio_features(audio_chunk)
    buffer_output = model(feats)
    if buffer_output.mean() > threshold:
        # 醒来词被触发，执行后续操作...
        audio_buffer.clear()

注意这只是一个基础示例，实际应用中还需要进行数据预处理、超参数调整以及可能的多GPU训练等步骤。另外，唤醒词模型可能需要结合注意力机制或者更复杂的声学模型来提高性能。