寫在文章前面的話
語音技術，在近幾年取得了突破式發展，技術成熟的同時，在各行業也開始落地。不管是手機、電腦、電視，還是汽車、空調、電風扇等設備，都在尋求這種更加自然的交互或操作方式。
現階段機器的智能程度還不夠，它並不知道我們是在對它說話，所以就普遍採用喚醒詞喚醒方案。
喚醒詞喚醒方案，就是預先給設備起了一個名字，然後說出這個名字，這臺設備就知道是在對它說話。比如華為智能音箱的"小藝小藝"，小米音箱的"小愛同學"，康佳電視的"小康小康"，谷歌語音助手的"OK, Google"，亞馬遜的"Alexa"等等。
喚醒詞喚醒方案的底層實現邏輯：設備會在後臺持續錄音，並從語音流中檢測喚醒詞，當檢測到喚醒詞後，就拉起語音服務，和用戶進行交互。一般來說喚醒詞識別實在本機進行，不需要網絡，不會把錄音數據傳到雲端。但是國內的做法，為了提高識別的準確率，似乎也會傳輸錄音數據到雲端，進行本地+雲端識別。錄音數據傳到雲端，其實已經侵犯了用戶的隱私權。
喚醒詞識別是一門很複雜的技術，本文只是分享一個開放方案的使用。又囉嗦了這麼多，好了，下面進入今天的重點。
喚醒詞識別引擎snowboy
今天分享的喚醒詞識別引擎叫snowboy。有以下優勢：
1. 支持定製和訓練喚醒詞；
2. 高精度，低延遲；
3. 不需要聯網；
4. 節省資源；
5. Apache license。
6. 在配置最低的樹莓派上，CPU佔用率小於10%。
如何使用Snowboy
Snowboy的庫和示例代碼在Github上面，大家去搜索snowboy就可以搜索到。上面並沒有Android平臺直接可用的動態鏈接庫，需要自己搭建環境，自己編譯生成。編譯環境不支持Windows，只支持Ubuntu/MacOS/Rasperry Pi。下面分享一下如何使用，包括如何在Github上下code，如何安裝編譯環境，如何生成Android平臺的動態鏈接庫，如何在Android平臺運行alexa喚醒詞識別程序。
下code
在GitHub上面下代碼，有兩種方式：zip下載和git clone。
1 zip下載
直接點擊Download ZIP就可以了。
2 git clone
首先電腦要安裝git，然後通過下面的命令進行下code。
安裝編譯環境
其實，主要是要讀懂工程的介紹文件，就是README.md文件。一個好的工程這個文件都會寫的很詳細。使用者通過閱讀這個文件，就能夠使用這個工程。
我的電腦是Ubuntu，下面分享的是這個系統的環境配置。
首先安裝sox\\portaudio\\pyaudio。
然後安裝swig。
最後安裝atlas。
生成Android平臺的動態鏈接庫
進入swig/Android目錄下面執行make命令，會生成so和Java調用so文件。
編譯之後，多了java和jniLibs兩個目錄。這兩個就是最終要使用的，動態鏈接庫和native定義文件。
一個Alexa喚醒的示例程序
使用Android Studio創建一個Empty工程，然後拷貝so和native聲明的Java文件，以及alexa模型資源到工程裡面。好了，一切就緒，下面就可以進行實際的開發。
喚醒詞識別程序運行在後臺。後臺服務有兩種啟動方式，第一種是接受開機完成的廣播進行啟動，第二種是通過MainActivity的Button主動拉起服務。
MainService是後臺服務，會實現回調方法、創建WWE對象，並開始監測，當檢測到Alexa喚醒詞時，會回調onKeyWordDetect()方法。可以以此為原型，增加自己的業務邏輯。
代碼開源在GitHub，下面是地址：
https://github.com/stonedong/Wwe
閱讀更多 做事情的幻想家 的文章
