模型加载

[English]

在人工智能行业中，模型是指一个系统或过程的数学表示。它用于基于输入数据做出预测或决策，有许多不同类型的模型，如决策树、神经网络和支持向量机，每种模型都有其优缺点。乐鑫也提供经过训练的 WakeNet 和 MultiNet 模型（数据模型见 model） 。

使用模型前需先将其加载至你的项目，目前 ESP-SR 支持以下模型加载方式：

ESP32：从 Flash 中直接加载

配置方法

运行 idf.py menuconfig 进入 ESP Speech Recognition:

overview

overview

使用 AFE

此选项需要打开，用户无须修改，请保持默认配置。

使用 WakeNet

此选项默认打开。当用户只使用 AEC 或者 BSS 等，而无须运行 WakeNet 或 MultiNet 时，请关闭次选项，这将会减小工程固件的大小。

根据 menuconfig 列表选择唤醒词模型， ESP Speech Recognition > Select wake words。括号中为唤醒词模型的名字，在代码中初始化 WakeNet 时需写入对应的名字。

select wake wake

如果想加载多个唤醒词，以便在代码中进行唤醒词的切换，首选选择 Load Multiple Wake Words

multi wake wake

然后按照列表选择多个唤醒词：

image1

备注

ESP32 不支持多唤醒词选项。

更多细节请参考 WakeNet 。

使用 MultiNet

此选项默认打开。当用户只使用 WakeNet 或者其他算法模块时，请关闭此选项，将会在一些情况下减小工程固件的大小。

中文命令词识别模型 (Chinese Speech Commands Model)

ESP32 芯片只支持中文命令词识别：

  • None

  • Chinese single recognition (MultiNet2)

用户按照需求自定义添加命令词，具体请参考 MultiNet 。

模型使用

当用户完成以上的配置选择后，可参考 ESP-Skainet 应用层仓库中的介绍，进行初始化和使用。

这里主要介绍模型加载在用户工程中的代码实现，用户也可直接参考代码 src/model_path.c。

ESP32 仅支持从 Flash 中直接加载模型数据，因此代码中模型数据会自动按照地址从 Flash 中读取所需数据。为了和 ESP32-S3 进行兼容，ESP32 代码中模型的初始化方法与 ESP32-S3 相同。

模型数据存储在 Flash

  1. 编写分区表：

    model,  data, data,         , SIZE,

    其中 SIZE 可以参考在用户使用 idf.py build 编译时的推荐大小，例如： Recommended model partition size: 500K 。

  2. 初始化 partition 分区：用户可以直接调用提供的 esp_srmodel_init(partition_label) API 来获取 partition 中的模型。

    • partition_label：为partition table 中定义的模型的分区，需要和上述函数的入参保持一致

完成上述配置后，模型会在工程编译完成后自动生成 srmodels.bin ，并在用户调用 idf.py flash 时烧写到指定 分区。

代码中模型初始化与使用

//
// step1: return models in flash
//
char *model_path = your_model_path: // partition_label or model_path in sdcard;
models = esp_srmodel_init(model_path);

//
// step2: select the specific model by keywords
//
char *wn_name = esp_srmodel_filter(models, ESP_WN_PREFIX, NULL); // select WakeNet model
char *nm_name = esp_srmodel_filter(models, ESP_MN_PREFIX, NULL); // select MultiNet model
char *alexa_wn_name = esp_srmodel_filter(models, ESP_WN_PREFIX, "alexa"); // select WakeNet with "alexa" wake word.
char *en_mn_name = esp_srmodel_filter(models, ESP_MN_PREFIX, ESP_MN_ENGLISH); // select english MultiNet model
char *cn_mn_name = esp_srmodel_filter(models, ESP_MN_PREFIX, ESP_MN_CHINESE); // select english MultiNet model

// It also works if you use the model name directly in your code.
char *my_wn_name = "wn9_hilexin"
// we recommend you to check that it is loaded correctly
if (!esp_srmodel_exists(models, my_wn_name))
    printf("%s can not be loaded correctly\n")

//
// step3: initialize model
//
esp_wn_iface_t *wakenet = esp_wn_handle_from_name(wn_name);
model_iface_data_t *wn_model_data = wakenet->create(wn_name, DET_MODE_2CH_90);

esp_mn_iface_t *multinet = esp_mn_handle_from_name(mn_name);
model_iface_data_t *mn_model_data = multinet->create(mn_name, 6000);

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