在当今的智能设备领域，语音唤醒功能已经成为一项不可或缺的技术。科大讯飞作为领先的智能语音技术提供商，其AIKit开发包为开发者们提供了强大的工具集，帮助他们轻松实现各种智能语音交互功能，其中包括语音唤醒。在安卓平台上，利用Android Studio这一流行的集成开发环境，开发者可以更加便捷地将科大讯飞AIKit的语音唤醒功能集成到各种安卓应用程序中。 要实现科大讯飞AIKit的语音唤醒功能，开发者首先需要下载并安装最新版的Android Studio。接着，根据科大讯飞官方文档进行配置，确保Android项目能够正确接入AIKit SDK。完成环境搭建后，开发者需要熟悉语音唤醒的开发流程，通常包括以下几个步骤： 1. 在Android Studio中创建新的项目或者打开现有的项目。 2. 在项目中添加AIKit SDK，这通常涉及到修改build.gradle文件，将科大讯飞的依赖项添加进去。 3. 根据AIKit的API文档，编写代码实现语音唤醒功能。这通常包括初始化语音唤醒模块，设置唤醒词，以及配置唤醒词的属性等。 4. 对于语音唤醒功能，需要确保设备的麦克风权限已经获得，否则程序将无法捕捉到用户的语音指令。 5. 在应用中测试语音唤醒功能，确保在不同的环境下唤醒效果良好，包括声音大小、距离等因素。 6. 调试可能出现的问题，如误唤醒、无法唤醒等，并进行相应的优化。 在实现的过程中，开发者还需要注意以下几个方面： - 遵守科大讯飞的API使用规则，合理地使用语音唤醒服务，避免过度调用或不当使用导致的限制或费用问题。 - 考虑到用户体验，开发者应该设计合理的交互流程，比如在用户唤醒设备后给出清晰的反馈。 - 关注和测试不同设备和安卓版本的兼容性，确保语音唤醒功能在多数设备上都能正常工作。 - 考虑到隐私和安全问题，开发者在使用语音唤醒功能时应当合理处理用户的语音数据，避免泄露用户隐私。 此外，由于语音唤醒功能的实现涉及到声音处理技术，因此开发者需要对声音信号处理有一定的了解。这包括了解声音信号的基本特征，如何进行声音的采集、转换、增强等处理，以及如何设计有效的语音特征用于唤醒词的识别。 科大讯飞AIKit还提供了多样化的定制选项，比如可以设定不同的唤醒词，调整识别阈值等，以便在不同的场景和应用中提供最佳的用户体验。开发者可以利用这些定制选项来满足特定的业务需求。 通过Android Studio结合科大讯飞的AIKit开发包，开发者能够有效地实现高效的语音唤醒功能，并将其应用于各种安卓应用和设备中，极大地提升用户的交互体验和产品的智能化水平。随着人工智能和移动设备的不断发展，这类技术的应用前景将越来越广泛，开发者也应当持续学习最新的技术动态，不断提升自身的技术水平。

Android作为全球最受欢迎的移动操作系统之一，其开放性和灵活性为开发者提供了广泛的应用创新空间。在众多应用领域中，语音识别技术的集成尤为引人注目，尤其是在实现设备的语音唤醒功能方面。开源项目Sherpa提供了一个针对Android平台的关键词检测解决方案，支持通过语音输入来激活或唤醒设备。 关键词检测，又称为语音唤醒，是指在设备处于低功耗状态时，能够通过识别预设的关键词来唤醒设备，并执行相应的语音识别任务。这种技术广泛应用于智能助手、智能家居控制和车载语音交互等场景。它不仅提高了设备的用户体验，也增强了设备的交互性。 开源项目Sherpa的出现，为Android开发者提供了一种简便、高效的方式来集成关键词检测功能。该项目基于机器学习算法，能够学习和识别用户的语音指令，并通过预先设定的关键词来触发特定的应用程序或服务。这种开源性意味着开发者可以自由地获取和使用该项目，无需支付额外的费用，这对于资源有限的初创公司或个人开发者来说尤为重要。 Sherpa项目的关键词检测功能，其工作流程通常包括语音信号的捕获、特征提取、模型匹配和响应处理等步骤。设备上的麦克风会捕获到用户的语音信号；然后，系统会对这些信号进行预处理，提取出语音特征；接下来，利用训练好的模型对提取出的特征进行匹配，以识别出是否包含了预设的关键词；如果匹配成功，系统会触发相应的响应，比如唤醒设备或执行特定的操作。 在集成Sherpa到Android应用的过程中，开发者需要关注几个关键技术点。首先是模型的准确性，这直接关系到关键词检测的成功率。其次是响应速度，这影响了用户体验，尤其是在需要快速反应的场景下。再者是资源占用，优化后的算法应当尽可能地减少对设备CPU和内存的占用，以避免对其他应用产生不良影响。此外，还需要考虑到不同设备、不同环境下语音信号的差异性，保证系统的鲁棒性。 Sherpa项目的应用不仅限于个人或商业项目，也涉及到教育、科研等多个领域。开源特性使得该项目能够得到社区的持续贡献和改进，这在一定程度上推动了语音识别技术的发展。当然，随着技术的不断进步，尤其是在深度学习和人工智能领域的突破，未来的关键词检测技术将更加智能和高效。 在Android开发社区中，开源项目的普及为技术创新提供了丰富的土壤。项目如Sherpa等关键词检测工具的出现，无疑降低了开发者在语音识别领域的门槛，加速了智能应用的开发进程。这些项目的成功应用案例，进一步证明了开源技术在推动移动应用发展方面的重要作用。 Android平台上利用开源项目Sherpa实现的关键词检测技术，已经成为推动语音交互应用发展的关键工具。其开源、免费的特点，不仅降低了技术门槛，也促进了整个行业的创新与进步。通过不断地优化和发展，Sherpa等项目将继续在提高用户体验和拓展应用功能方面扮演重要角色。对于Android开发者而言，掌握并应用这类开源工具，将是提升自身竞争力的关键所在。

该demo在树莓派3b+上运行,snowboy为语音唤醒引擎,我们通过将该库在ubuntu上的QT中交叉编译,然后在树莓派3b+上运行,默认的唤醒词我选择snowboy.当语音识别到默认的唤醒词时,会出现叮的声音,表示识别到

软件介绍 户对于手机中所有内容的任何操作都可以进行语音唤醒的功能体验，同时还支持全部查看等，在这里能够控制手机上的各种软件，为自己的手机设置一些唤醒的语音功能，创建各种备份文件，随时拓展服务，用户需要表达清楚，并且支持全局性的操作，记录自己的声音在内，使用起来也是非常方便的。

Linux snowboy git clone https://github.com/Kitt-AI/snowboy.git

ESP32-LyraT 是⾯向语⾳交互市场的开发板，采⽤ ESP32-WROVER 模组，模组包含双核 处理器和 4.5 MB 运⾏内存，搭配少量外围器件即可实现⾼度集成的⾳频解决⽅案。

Ar_project 本人参加2020全国大学生物联网设计大赛所做项目负责的软件部分，获得华东赛区特等奖、全国总决赛二等奖。 该项目包含了导航系统、语音系统、目标检测系统三个部分，涵盖语音唤醒、语音识别、语音合成、语音导航、聊天机器人、目的地搜索、路径规划、车道分割、目标检测(车、车牌、违规车、路标等)、车牌识别等一整套快速解决方案！（附带的两个模型为基于玩具车和模型道路数据集的....） 项目技术架构如下图 目录结构 Project ├─AR_project_PI │ │ ARPImain.py //树莓派客户端主程序,用于调度树莓派端一切数据传输线程、界面更新、信号处理等，整合树莓派端的语音控制系统、导航系统、数据传输系统 │ │ ARui.py //主界面类，调用webBrowser类实现内嵌浏览器功能，定义所有界面信号的槽函数 │ │ Arrowclass.py //箭

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C#demo 源码文件，内容有语音识别执行任务功能，语音唤醒功能，文字转成语音并保存功能。适用于语音识别系统开发人员参考扩展。欢迎下载好评谢谢！

基于蓝牙和百度语音唤醒实现近距离控制小车app源码，其中在调试的时候点击简单版唤醒就可以进入自己设置的源码布局，（主要原因太懒了），大家可以跟上调试的时候也练一练手，=