esp-sr/docs/zh_CN/speech_command_recognition

命令词
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:link_to_translation:`en:[English]`

MultiNet 命令词识别模型
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MultiNet 是为了在 {IDF_TARGET_NAME} 系列上离线实现多命令词识别而设计的轻量化模型，目前支持 200 个以内的自定义命令词识别。

.. list::

    :esp32s3: - 支持中文和英文命令词识别
    :esp32: - 支持中文命令词识别
    - 支持用户自定义命令词
    - 支持运行过程中 增加/删除/修改 命令词语
    - 最多支持 200 个命令词
    - 支持单次识别和连续识别两种模式
    - 轻量化，低资源消耗
    - 低延时，延时 500 ms内
    :esp32s3: - 支持在线中英文模型切换
    - 模型单独分区，支持用户应用 OTA

MultiNet 输入为经过前端语音算法（AFE）处理过的音频（格式为 16 KHz，16 bit，单声道）。通过对音频进行识别，则可以对应到相应的汉字或单词。

以下表格展示在不同芯片上的模型支持：

+---------+-----------+-------------+---------------+-------------+
|  Chip   |   ESP32   |   ESP32S3                                 |
+=========+===========+=============+===============+=============+
| Model   | MultiNet2 | MultiNet4.5 | MultiNet4.5Q8 | MultiNet5Q8 |
+---------+-----------+-------------+---------------+-------------+
| Chinese | √         | √           | √             | √           |
+---------+-----------+-------------+---------------+-------------+
| English |           |             |               | √           |
+---------+-----------+-------------+---------------+-------------+

用户选择不同的模型的方法请参考 :doc:`模型加载 <../flash_model/README>` 。

.. note::
    其中以 ``Q8`` 结尾的模型代表模型的 8 bit 版本，表明该模型更加轻量化。

命令词识别原理
-----------------

命令词识别原理如下图所示：

.. figure:: ../../_static/multinet_workflow.png
    :alt: speech_command-recognition-system

    speech_command-recognition-system

.. _command-requirements:

命令词设计要求
----------------

目前，MultiNet 最多支持 **200** 条命令词。命令词需要满足特定的格式，具体如下：

-  中文

    中文命令词需要使用汉语拼音，并且每个字的拼音拼写间要间隔一个空格。比如“打开空调”，应该写成 “da kai kong tiao”，比如“打开绿色灯”，需要写成“da kai lv se deng”。

-  英文

    英文命令词需要使用特定音标表示，每个单词的音标间用空格隔开，比如“turn on the light”，需要写成“TkN nN jc LiT”。具体可使用我们提供的工具进行转换，详细可见： :project_file:`tool/multinet_g2p.py` 。


自定义要求
~~~~~~~~~~~

在设计命令词时有如下要求和建议：

.. list::

    -  中文推荐长度一般为 4-6 个汉字，过短导致误识别率高，过长不方便用户记忆
    :esp32s3: - 英文推荐长度一般为 4-6 个单词
    -  不支持中英文混合
    -  不能含有阿拉伯数字和特殊字符
    -  应避免使用常用语
    -  命令词中每个汉字/单词的发音相差越大越好

自定义方法
~~~~~~~~~~~

MultiNet 支持多种且灵活的命令词设置方式，可通过在线或离线方法设置命令词，还允许随时动态增加/删除/修改命令词

.. only:: latex

    .. figure:: ../../_static/QR_multinet_g2p.png
        :alt: menuconfig_add_speech_commands

离线设置命令词
^^^^^^^^^^^^^^^

MultiNet 支持两种离线设置命令词的方法：

-  通过 ``menuconfig``

    1. ``idf.py menuconfig`` > ``ESP Speech Recognition`` > ``Add Chinese speech commands/Add English speech commands``，添加命令词。具体也可参考 ESP-Skainet 中的 example。

    .. figure:: ../../_static/menuconfig_add_speech_commands.png
        :alt: menuconfig_add_speech_commands

        menuconfig_add_speech_commands

    注意，单个 Command ID 可以支持多个短语，比如“打开空调”和“开空调”表示的意义相同，则可以将其写在同一个 Command ID 对应的词条中，用英文字符“,”隔开相邻词条（“,”前后无需空格）。

    1. 在代码里调用以下 API：

    ::

        /**
        * @brief Update the speech commands of MultiNet by menuconfig
        *
        * @param multinet            The multinet handle
        *
        * @param model_data          The model object to query
        *
        * @param langugae            The language of MultiNet
        *
        * @return
        *     - ESP_OK                  Success
        *     - ESP_ERR_INVALID_STATE   Fail
        */
        esp_err_t esp_mn_commands_update_from_sdkconfig(esp_mn_iface_t *multinet, const model_iface_data_t *model_data);

-  通过修改代码

    该方法中，用户直接在代码中编写命令词，并传给 MultiNet。在实际产品开发和使用中，用户可以通过网络/UART/SPI 等多种接口，传递所需的命令词并随时更换命令词。详情可参考 ESP-Skainet 中的 example。

在线设置命令词
^^^^^^^^^^^^^^

MultiNet 还支持在运行过程中，在线动态设置命令词（添加/删除/修改），且整个过程无须更换模型或调整参数。详情可参考 ESP-Skainet 中 example。

具体 API 说明请参考　:project_file:`src/esp_mn_speech_commands.c` 。

MultiNet 的使用
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MultiNet 命令词识别需要和 ESP-SR 中的 AFE 声学算法模块一起运行（此外，AFE 运行还需要使能 WakeNet 功能，具体请参考 :doc:`AFE 介绍及使用 <../audio_front_end/README>` ）。

当用户配置完成 AFE 后，请按照以下步骤配置和运行 MultiNet。

MultiNet 初始化
~~~~~~~~~~~~~~~

-  模型加载与初始化，请参考 :doc:`模型加载 <../flash_model/README>`

-  设置命令词，请参考 :ref:`command-requirements`

MultiNet 运行
~~~~~~~~~~~~~

当用户开启 AFE 且使能 WakeNet 后，则可以运行 MultiNet。但需要注意以下几点要求：

* 传入帧长和 AFE fetch 帧长长度相等
* 支持音频格式为 16 KHz，16 bit，单通道。AFE fetch 拿到的数据也为这个格式

-  确定需要传入 MultiNet 的帧长

    ::

        int mu_chunksize = multinet->get_samp_chunksize(model_data);

    ``mu_chunksize`` 是需要传入 MultiNet 的每帧音频的 ``short`` 型点数，这个大小和 AFE 中 fetch 的每帧数据点数完全一致。

-  MultiNet 识别

    我们将 AFE 实时 ``fetch`` 到的数据送入以下 API：

    ::

        esp_mn_state_t mn_state = multinet->detect(model_data, buff);

    ``buff`` 的长度为 ``mu_chunksize * sizeof(int16_t)``。

MultiNet 识别结果
~~~~~~~~~~~~~~~~~

MultiNet 命令词识别支持两种基本模式：

* 单次识别
* 连续识别

命令词识别必须和唤醒搭配使用，当唤醒后可以运行命令词的检测。

命令词模型在运行时，会实时返回当前帧的识别状态 ``mn_state`` ，目前分为以下几种识别状态：

-  ESP_MN_STATE_DETECTING

    该状态表示目前正在识别中，还未识别到目标命令词。

-  ESP_MN_STATE_DETECTED

    该状态表示目前识别到了目标命令词，此时用户可以调用 ``get_results`` 接口获取识别结果。

    ::

      esp_mn_results_t *mn_result = multinet->get_results(model_data);

    识别结果的信息存储在 ``get_result`` API 的返回值中，返回值的数据类型如下：

    ::

        typedef struct{
            esp_mn_state_t state;
            int num;                // The number of phrase in list, num<=5. When num=0, no phrase is recognized.
            int phrase_id[ESP_MN_RESULT_MAX_NUM];      // The list of phrase id.
            float prob[ESP_MN_RESULT_MAX_NUM];         // The list of probability.
        } esp_mn_results_t;

    其中，

    -  ``state`` 为当前识别的状态
    -  ``num`` 表示识别到的词条数目， ``num`` <= 5，即最多返回 5 个候选结果
    -  ``phrase_id`` 表示识别到的词条对应的 Phrase ID
    -  ``prob`` 表示识别到的词条识别概率，从大到到小依次排列

    用户可以使用 ``phrase_id[0]`` 和 ``prob[0]`` 拿到概率最高的识别结果。

-  ESP_MN_STATE_TIMEOUT

    该状态表示长时间未检测到命令词，自动退出。等待下次唤醒。

因此：
当命令词识别返回状态为 ``ESP_MN_STATE_DETECTED`` 时退出命令词识别，则为单次识别模式；
当命令词识别返回状态为 ``ESP_MN_STATE_TIMEOUT`` 时退出命令词识别，则为连续识别模式；


资源消耗
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有关本模型的资源消耗情况，请见 :doc:`资源消耗 <../benchmark/README>`。

其他配置和使用
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阈值设置
~~~~~~~~

该功能仍在开发中。