snowboy如何训练唤醒模型

Snowboy是一个基于声音的唤醒系统，可以用来检测特定的声音模式，比如关键字或短语，当检测到匹配的声音时，会触发相应的操作。

要训练自己的唤醒模型，可以按照以下步骤：

1. 准备训练数据：需要录制一些包含目标关键字或短语的音频文件，一般需要至少1000个样本。

2. 安装Snowboy：可以到官网（https://snowboy.kitt.ai/）下载对应平台的安装包或源代码，并按照说明进行安装。

3. 注册并创建模型：在官网上注册账号，并创建一个新的模型。在模型配置页面中，需要设置关键字或短语、语言、模型名称等信息。

4. 训练模型：使用Snowboy提供的命令行工具，按照官方文档说明进行训练。一般需要指定训练数据的路径、模型名称、模型的灵敏度等参数。

5. 测试模型：在训练完成后，可以使用Snowboy提供的Demo程序或自己开发的应用程序进行测试。可以尝试使用不同的语音样本测试模型的准确率和灵敏度。

需要注意的是，Snowboy的唤醒模型只能识别固定的关键字或短语，无法像语音识别系统那样识别任意语音。因此，在使用Snowboy时需要针对具体的应用场景进行模型训练和优化。

相关问题

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。

树莓派可以实现snowboy反复唤醒吗？如何实现？请提供详细的说明、步骤以及代码

是的，树莓派可以使用Snowboy实现反复唤醒。以下是具体步骤：

1. 安装Snowboy

pip install snowboy

2. 创建唤醒词模型

在Snowboy官方网站上，可以使用在线工具或下载本地工具来创建自己的唤醒词模型。在这里，我们假设已经有了一个名为"hey_pi"的唤醒词模型。

3. 编写Python代码

使用以下代码，将Snowboy集成到Python代码中，并反复唤醒：

import snowboydecoder
import sys
import signal

def signal_handler(signal, frame):
    global interrupted
    interrupted = True

def interrupt_callback():
    global interrupted
    return interrupted

def hotword_callback():
    # 在这里处理唤醒后的操作
    print("Hotword Detected")

model = 'hey_pi.pmdl'
# 移动检测灵敏度，直到您找到最佳值为止
sensitivity = 0.5
detector = snowboydecoder.HotwordDetector(model, sensitivity=sensitivity)
print('Listening... Press Ctrl+C to exit')
# main loop
interrupted = False
while not interrupted:
    detector.start(detected_callback=hotword_callback,
                   interrupt_check=interrupt_callback,
                   sleep_time=0.03)

detector.terminate()

4. 运行代码

运行Python代码：

python your_code.py

5. 测试

测试代码，说出"hey_pi"唤醒词，应该可以在命令行中看到"Hotword Detected"的输出。

希望这些步骤可以帮助你实现树莓派上的反复唤醒。