speech_recognition/esp-sr
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docs/zh_CN/index.rst
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@ -3,19 +3,11 @@ ESP-SR 用户指南
:link_to_translation:`en:[English]`
这里是乐鑫 `ESP-SR <https://github.com/espressif/esp-sr>` 本文档将介绍乐鑫以 ESP32 系列芯片为基础推出的 AI 语音解决方案。从前端音频处理，到语音命令词识别，从硬件设计建议，到性能测试方法，全面介绍乐鑫在 AI 语音方面的系统性工作，为用户在乐鑫 ESP32 系列芯片及开发板上构建 AIoT 应用，提供有力参考。
这里是乐鑫 `ESP-SR <https://github.com/espressif/esp-sr>`__ 本文档将介绍乐鑫以 ESP32 和 ESP32S3 系列芯片为基础推出的 AI 语音解决方案。从前端音频处理，到语音命令词识别，从硬件设计建议，到性能测试方法，全面介绍乐鑫在 AI 语音方面的系统性工作，为用户在乐鑫 ESP32 系列芯片及开发板上构建 AIoT 应用，提供有力参考。
乐鑫 AFE 算法已通过亚马逊 Alexa 内置设备的 Software Audio Front-End 认证。可在语音通话和语音识别等场景下提供高质量音频输入。AFE算法中内置的唤醒模块可实现本地语音唤醒功能，且支持唤醒词定制。乐鑫语音命令词识别模型可支持最多200条中英文命令词，且可在运行中修改命令词，为应用带来极大灵活性。
乐鑫 AFE 算法已通过亚马逊 Alexa 内置设备的 Software Audio Front-End 认证。可在语音通话和语音识别等场景下提供高质量音频输入。 AFE 算法中内置的唤醒模块可实现本地语音唤醒功能，且支持唤醒词定制。乐鑫语音命令词识别模型可支持最多 200 条中英文命令词，且可在运行中修改命令词，为应用带来极大灵活性。
基于多年硬件设计与开发经验，乐鑫可为客户提供语音开发板Review服务，并乐意为客户自制开发板进行测试和调优，以展现算法最优性能。客户也可按照乐鑫提供的测试方式和自测结果，对开发板和整机产品进行深入评估。
.. only:: html
**本文档仅包含针对芯片的 ESP-AT 使用**。如需了解其他芯片，请在页面左上方的下拉菜单中选择您的目标芯片。
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**本文档仅包含针对芯片的 ESP-AT 使用**。
基于多年硬件设计与开发经验，乐鑫可为客户提供语音开发板 Review 服务，并乐意为客户自制开发板进行测试和调优，以展现算法最优性能。客户也可按照乐鑫提供的测试方式和自测结果，对开发板和整机产品进行深入评估。
.. toctree::
:hidden:

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docs/zh_CN/wake_word_engine/ESP_Wake_Words_Customization.rst
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@ -22,7 +22,7 @@
- 如果客户不提供唤醒词语料
- 所有训练语料由乐鑫采集提供（训练前、后，乐鑫不会泄露客户语料）
- 所有训练语料由乐鑫采集提供
- 语料提供给乐鑫后，需要 2～3 周进行模型训练及调优
- 根据量级收取少量模型定制费用（语料采集费用另收）

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docs/zh_CN/wake_word_engine/README.rst
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@ -81,7 +81,7 @@ WakeNet使用
- WakeNet 运行
WakeNet 目前包含在语音前端算法 `AFE <../audio_front_end/README_CN.md>`__中，默认为运行状态，并将识别结果通过 AFE fetch 接口返回。
WakeNet 目前包含在语音前端算法 `AFE <../audio_front_end/README_CN.md>`__ 中，默认为运行状态，并将识别结果通过 AFE fetch 接口返回。
如果用户不需要初始化 WakeNet，请在 AFE 配置时选择：