轻量级解决方案：唤醒词检测+固定语音指令识别

如果需要在Linux上运行一个轻量级的解决方案，完成唤醒词检测和固定语音指令识别，以下是推荐的工具和框架组合：

1. 轻量级唤醒词检测

Snowboy

• GitHub: https://github.com/Kitt-AI/snowboy
• 特点：
  • 专为嵌入式设备和低功耗环境设计。
  • 支持自定义唤醒词训练。
  • 占用资源少，适合轻量级应用。
• 安装：

  pip install snowboy
  

• 使用：
  • 训练自定义唤醒词（通过Snowboy官网）。
  • 使用Python脚本检测唤醒词。

Mycroft Precise

• GitHub: https://github.com/MycroftAI/mycroft-precise
• 特点：
  • 基于RNN的轻量级唤醒词检测工具。
  • 支持自定义唤醒词训练。
  • 适合Linux环境。
• 安装：

  pip install mycroft-precise
  

• 使用：
  • 收集唤醒词数据并训练模型。
  • 使用训练好的模型进行唤醒词检测。

2. 固定语音指令识别

SpeechRecognition + PocketSphinx

• SpeechRecognition GitHub: https://github.com/Uberi/speech_recognition
• PocketSphinx: https://github.com/cmusphinx/pocketsphinx
• 特点：
  • PocketSphinx是轻量级的语音识别引擎，适合固定指令识别。
  • SpeechRecognition库提供了简单的API接口。
• 安装：

  pip install SpeechRecognition
  sudo apt-get install pocketsphinx
  

• 使用：
  • 定义固定指令的语法文件（.gram 或 .jsgf）。
  • 使用SpeechRecognition调用PocketSphinx进行识别。

Vosk

• GitHub: https://github.com/alphacep/vosk