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WakeNet 是一个基于神经网络，为低功耗嵌入式 MCU 设计的唤醒词模型，目前支持 5 个以内的唤醒词识别。
WakeNet 的流程图如下：
- 语音特征 (Speech Feature)
- 我们使用 MFCC 方法提取语音频谱特征。输入的音频文件采样率为 16 KHz，单声道，编码方式为 signed 16-bit。每帧窗宽和步长均为 30 ms。
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.. figure:: ../../_static/QR_MFCC.png
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- 神经网络 (Neural Network)
- 神经网络结构已经更新到第 9 版，其中：
- WakeNet1、WakeNet2、WakeNet3、WakeNet4、WakeNet6 and WakeNet7 已经停止使用。
- WakeNet5 应用于 ESP32 芯片。
- WakeNet8 和 WakeNet9 应用于 ESP32-S3 芯片，模型基于 Dilated Convolution 结构。
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.. figure:: ../../_static/QR_Dilated_Convolution.png
:alt: overview
注意，WakeNet5、WakeNet5X2 和 WakeNet5X3 的网络结构一致，但是 WakeNet5X2 和 WakeNet5X3 的参数比 WakeNet5 要多。请参考 :doc:`资源消耗 <../benchmark/README>` 来获取更多细节。
- Keyword Trigger Method
- 对连续的音频流，为准确判断关键词的触发，我们通过计算若干帧内识别结果的平均值 M，来判断是否触发。当 M 大于指定阈值，则发出触发的命令。
以下表格展示在不同芯片上的模型支持：
| Chip | ESP32 | ESP32S3 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| model | WakeNet 5 | WakeNet 8 | WakeNet 9 | ||||
| WakeNet 5 | WakeNet 5X2 | WakeNet 5X3 | Q16 | Q8 | Q16 | Q8 | |
| Hi,Lexin | √ | √ | √ | √ | |||
| nihaoxiaozhi | √ | √ | √ | ||||
| nihaoxiaoxin | √ | ||||||
| xiaoaitongxue | √ | ||||||
| Alexa | √ | √ | |||||
| Hi,ESP | √ | ||||||
| Customized word | √ | ||||||
WakeNet 模型选择
WakeNet 模型选择请参考 :doc:`flash model 介绍 <../flash_model/README>` 。
自定义的唤醒词，请参考 :doc:`乐鑫语音唤醒词定制流程 <ESP_Wake_Words_Customization>` 。
WakeNet 模型运行
WakeNet 目前包含在语音前端算法 :doc:`AFE <../audio_front_end/README>` 中，默认为运行状态，并将识别结果通过 AFE fetch 接口返回。
如果用户无需使用 WakeNet 唤醒，请在 AFE 配置时选择：
afe_config.wakenet_init = False.
如果用户想临时关闭/打开 WakeNet, 请在运行过程中调用：
afe_handle->disable_wakenet(afe_data) afe_handle->enable_wakenet(afe_data)
有关本模型的资源消耗情况，请见 :doc:`资源消耗 <../benchmark/README>`。