wake_up

*基于DNN神经网络的简单语音唤醒

###这个项目已不在维护，使用的也是早期的tensorflow版本###

这个项目主要思想是基于Small-footprint keyword spotting using deep neural networks

关键词：“hello，小瓜”

运行要求：

1. 安装编译好htk工具并添加到环境变量。关于HTK的安装以及使用可以参考 语音识别工具箱之HTK安装与使用

2. 安装好matlab2016b，并确保python可以调用它。

3. python3.5环境，安装好tensorflow。

流程：

1. 程序会录制四段音频，每段三秒，存在wav文件夹下。
2. HCopy函数会提取文件FBANK特征值，存在feature文件夹下。
3. 使用Python调用matlab模块（MATLAB中提供了供python调用的模块，这也是为什么要安装MATLAB的原因）读取.fbank文件并扩展，存在feature-translated文件夹下。
4. 最后网络从feature-translated文件夹下的文档中读取文件。

部分细节

• 在特征提取后进行了一个拼帧的操作，由于“hello”和“小瓜”这两个词都会持续一段时间，由于一帧的时间太短，所以采用拼帧操作是时间延长。对于每一帧向前取30帧向后取10帧（对于前面的补足30帧和后面不足10帧的进行补零操作），将这41帧作为一组数据喂入神经网络。
• 在神经网络网络方面，选用的是两层的全连接神经网络，隐藏层的节点个数为128
• config.cfg和wav.scp为HTK提取特征时所需要的特征文件。关于HTK提的介绍可以观看HTK官网
• 文件名为2.*的几个文件为tensorflow的文件，用于记录已经训练好的网络的权重、偏差、变量等信息。

不足之处

唤醒的延迟过长，主要是由于多次存取以及调用matlab，消耗的时间会有些长。