snowboy 入門 (2) - パーソナルモデルの学習
ウェイクワードエンジン「snowboy」のパーソナルモデルの学習方法をまとめました。
・snowboy v1.3.0
・Python 2.7
・macOS 11.4
前回
1. パーソナルモデルの学習
「snowboy」の公式サポートは2021年末に終了しているので、フォーク先の「seasalt-ai/snowboy」の「generate_pmdl.py」でパーソナルモデルを学習します。
2. snowboyのインストール
「seasalt-ai/snowboy」からクローンします。
$ git clone https://github.com/seasalt-ai/snowboy.git
Python2の仮想環境で、前回と同様にインストールします。
3. パーソナルモデルの学習の手順
パーソナルモデルの学習の手順は、次のとおりです。
(1) 1つのウェイクワードのwaveファイルを3つ準備。
wavファイルのフォーマットは、以下のとおりです。
・16000サンプルレート
・16ビット
・1チャンネル
以下のコマンドで録音して、wavファイルを生成できます。
$ rec -r 16000 -c 1 -b 16 -e signed-integer -t wav record1.wav
(2) 「snowboy/examples/Python/」フォルダの「generate_pmdl.py」の一部を変更。
data_cut = cut.CutTemplate(data.tobytes())
↓
data_cut = cut.CutTemplate(data.tostring())
(3) 以下のコマンドで、パーソナルモデルを学習。
pmldファイルが生成されます。
$ python generate_pmdl.py -r1=record1.wav -r2=record2.wav -r3=record3.wav -lang=en -n=hotword.pmdl
(4) 生成したパーソナルモデルを試す。
同じpmdlファイルでPython 3でも推論できます。
$ python demo.py hotword.pmdl
次回
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