语音唤醒工具：WeKWS

article/2025/9/13 3:50:50

1 简介

本文根据2022年10月《WEKWS: A PRODUCTION FIRST SMALL-FOOTPRINT END-TO-END KEYWORD SPOTTING TOOLKIT 》翻译总结的。作者为西北工业大学航海学院张晓雷老师团队、西工大音频语音与语言处理研究组谢磊老师团队、WeNet 开源社区等。

WeKWS是一个可以投入生产使用、容易构建、易应用的端到端（end-to-end (E2E) ）关键词识别工具（Keyword spotting ）。Keyword spotting（KWS）指从连续语音流中识别预定义的关键词。唤醒词识别（wake-up word（WuW））是KWS的一种。

开源地址：GitHub - wenet-e2e/wekws: Production First and Production Ready End-to-End Keyword Spotting Toolkit

在物联网（IoT）等设备进行语音唤醒需要使用一个占用内存小的脚本、低计算成本，同时低延迟、高准确率。而目前的工具太复杂，如Kaldi、Fariseq、Honk等。为此，我们建设了WeKWS，其有如下条件：

免对齐（Alignment-free ）：不需要使用自动语音识别（ASR）或者语音活动检测（speech activity detection ：SAD）来进行关键词对齐或者关键词结束时间戳，简化了KWS训练。
可以投入生产使用（Production ready ）：跨越研究和投入生成使用的鸿沟。可以采用Torch Just In Time (JIT) 导出，转换为Open Neural Network Exchange(ONNX) 格式，容易在多个开发环境中采用。（Pytorch模型中2种常用的推理加速方案：ONNX 和 TorchScript）。
轻量化（Light weight）：只依靠Pytorch；
高准确率。

2 WeKWS

2.1系统设计

如下图包括3层。

2.1.1第一层: Data preparation module and an on-the-fly feature extraction and argumentation.

在数据准备模块，是准备语音清单和话语水平的关键词标签，方便模型训练。WeKWS使用在线（on-the-fly）特征提取。每个语音首先被重采样到某个特定的采样率，然后速率扰动和梅尔滤波特征提取（ speed perturbation and Mel-filter bank feature extraction）。输入采用了Feature-level Specaugment 的数据扩充方法。相比离线方法，这种在线方法节省磁盘使用，而且丰富了训练样本的多样性，提升了模型的健壮性。

2.1.2 第二层：Model training and testing

我们可以使用多种流行的KWS 骨干网络（backbone）和一个精炼的max-pooling KWS目标函数。骨干网络可以选择RNN、temporal convolutional network (TCN) 、multiscale depthwise temporal convolution (MDTC) 等。

2.1.3 第3层：Model exportation and development.

训练的模型支持TorchScript和ONNX输出，所以可以很容易的应用于不同的平台。现在我们支持3个主要的平台，如x86、安卓、树莓派（Raspberry Pi）。而且支持float32模型和量化的int8模型，量化的int8模型在嵌入式设备如ARM的安卓和树莓派上可以提升预测速度。

2.2 模型结构

如上图所示，模型包括4部分，包括全局倒频谱均值和方差归一化层（global cepstral mean and variance normalization (CMVN) ）、线性层（将输入的特征维度转换为骨干网络需要的维度）、骨干网络、多个二值分类器。每一个二值分类器采用sigmoid来预测一个关键词的后验概率，多个二值分类器就支持多个关键词。

WeKWS 骨干网络（backbone）目前支持如下3中：1）RNN或者其改进版本LSTM；2）TCN，或者其轻量化版本深度分离TCN，即DS-TCN（depthwise separable TCN）；3）MDTC。

在所有基于卷积的神经网络中，我们使用因果卷积（causal convolutions）。

2.3 精炼的max-pooling KWS目标函数

其中p是预测的后验概率。m是关键词的最小持续时间帧，m是在训练集中统计计算出来的。N是第i个话语的帧的数量。

通过使用max-pooling 损失函数，模型自动学习关键词的结束时间戳，所以不用依赖关键词的对齐和关键词的结束时间戳。特别地，对于正样本，max-pooling 损失仅优化高后验概率的帧，忽略其他帧。对于负样本，max-pooling 损失会最小化高后验概率的帧，所以负样本的所有帧的后验会被最小化。