ESP32 के लिए Custom Wake Word

अपने उत्पाद के wake word के लिए phrase को online या अपनी pipeline से train करें, final microphone पर test करें और ESP32-S3 के लिए compact INT8 model export करें।

ESP32 पर कौन सा model चलेगा?

Desktop ONNX model अपने आप ESP32 model नहीं बन जाता। Microcontroller के लिए INT8 TFLite Micro, 16 kHz mono PCM और local feature extraction सामान्य रास्ता है। PSRAM वाला ESP32-S3 शुरुआत के लिए बेहतर है; हर board को अलग validate करें।

Online training या self-training

Online training छोटी टीमों के लिए तेज hardware validation देता है। Self-training data और hard negatives पर अधिक control देता है, लेकिन training, export और evaluation pipeline आपको खुद maintain करनी होगी।

Deployment workflow

अलग पहचान वाला phrase चुनें, final microphone से recording करें, noise में recall और false triggers मापें, INT8 TFLite model और head को साथ export करें और ESP-IDF में integrate करें।

उदाहरण

git clone https://github.com/voicute/onnx-wakeword.git
cd onnx-wakeword/esp32/examples/esp32s3_hmi_devkit
idf.py set-target esp32s3
idf.py build

ESP32-S3 पर custom Hindi wake word test करें. The model, feature settings and output head must be validated together on the final microphone and enclosure.