技术文章
Home Assistant 自定义唤醒词：在线训练并通过 Wyoming 接入
购买前测试 Basic 模型，下载后通过开源 Wyoming 服务接入本地语音助手。
浏览器端离线唤醒词：用 ONNX 实现网页本地语音触发
在线体验并下载 Demo 模型，在浏览器本地识别固定语音指令，不上传麦克风音频。
端侧语音控制方案：固定命令为什么不需要完整 ASR
比较 KWS、离线 ASR 和云 ASR，选择适合固定命令与本地语音交互的技术路径。
离线语音唤醒怎么做：从训练到端侧部署
设计自定义唤醒词，导出 ONNX/TFLite，并在目标设备测试漏唤醒和误唤醒。
Android 离线语音控制实战
不用云 ASR，在手机本地识别“拍照、停止、下一页、返回”等固定命令。
ESP32-S3 自定义唤醒词：INT8 TFLite Micro 实战
基于已测试 ESP-IDF 示例运行自定义唤醒词，包含真实耗时、硬件边界和模型替换说明。
语音唤醒和语音识别有什么区别？
一次讲清唤醒词、多关键词 KWS、命令词与 ASR 的输入、输出和组合方式。
自定义唤醒词误唤醒怎么办？
按音频、选词、阈值、连续帧、噪声与真人增强的顺序排查误触发和叫不醒。
2026 在线训练 ONNX 唤醒词模型
输入自定义关键词，一键生成模型，下载后在 Python、Android、Web、Linux 和嵌入式设备离线使用。
2026 在线训练 ONNX 关键词识别模型
将多个固定语音命令放入一个紧凑 KWS 模型，直接映射应用和设备动作。
openWakeWord 无法唤醒、没有反应？召回率排查指南
从模型加载、16 kHz 音频和帧长度，一直排查到阈值、VAD、真人语音与训练数据。
Picovoice 免费试用到期后，有哪些离线替代方案？
自己训练 openWakeWord、生成 ONNX/TFLite 模型后离线推理，或继续采用商业 SDK。
2026 自定义唤醒词方案 — 一键生成离线 ONNX 模型
完整训练指南：流程、规格、部署示例。一次付费不限设备。
多关键词语音识别方案 — 一个模型同时识别10个命令词
共享Backbone架构，参数减少8倍，167KB识别10个语音命令。
多唤醒词方案 — 一个模型识别多个唤醒词
全家每人一个唤醒词、多SKU一套固件、换词只改配置。167KB监听10个词。
语音命令词识别（KWS）和语音识别（ASR）有什么区别？怎么选？
100KB vs 200MB，5ms vs 500ms。看完就知道该用什么。
唤醒词模型全平台部署指南
Android、Linux、ESP32、Web 六端部署代码示例和实测数据。