void WakeWordDetect::Feed(const std::vector<int16_t>& data) { input_buffer_.insert(input_buffer_.end(), data.begin(), data.end()); auto feed_size = esp_afe_sr_v1.get_feed_chunksize(afe_detection_data_) * channels_; while (input_buffer_.size() >= feed_size) { esp_afe_sr_v1.feed(afe_detection_data_, input_buffer_.data()); input_buffer_.erase(input_buffer_.begin(), input_buffer_.begin() + feed_size); } }
时间: 2025-06-13 15:27:05 浏览: 10
<think>好的,我需要解释WakeWordDetect类的Feed方法如何处理音频数据和调用esp_afe_sr_v1库进行唤醒词检测。首先,我需要回顾用户提供的引用内容,特别是引用3,其中提到了ESP-SR框架的结构和模块,包括WakeNet唤醒词引擎。
根据用户的问题,Feed方法应该负责接收音频数据并进行处理。通常,在语音识别系统中,音频前端处理(AFE)会先对原始音频进行处理,比如降噪、回声消除等,这在引用3中提到的AFE模块有说明。因此,Feed方法可能会先将音频数据传递给AFE处理,然后再进行唤醒词检测。
接下来,WakeWordDetect类可能封装了与esp_afe_sr_v1库的交互。这个库可能提供了函数来进行唤醒词检测,比如esp_afe_sr_v1_handle_t类型的句柄。Feed方法可能会调用库中的函数,如esp_afe_sr_v1_feed,将处理后的音频数据输入到唤醒词检测引擎中。
然后,检测结果可能需要通过回调函数返回,例如当检测到唤醒词时,触发一个回调函数通知应用程序。此外,错误处理和数据校验也是Feed方法需要考虑的部分,比如检查输入数据是否为空或长度是否正确。
我需要确保解释中涉及数据流的过程,从音频输入到AFE处理,再到唤醒词检测,最后触发回调。同时,要引用用户提供的资料,特别是引用3中关于WakeNet和AFE的描述,以支持回答的准确性。
可能还需要考虑多线程或缓冲区管理的问题,但用户提供的引用中没有详细提到这些,所以可能需要假设或简要提及。最后,生成的相关问题应围绕实现细节、配置参数和性能优化展开,以帮助用户进一步理解。</think>### WakeWordDetect::Feed方法实现解析
在ESP-SR框架中,`WakeWordDetect::Feed`是唤醒词检测流水线的核心入口,其实现与`esp_afe_sr_v1`库深度集成。具体处理流程如下:
1. **音频数据预处理**
输入音频首先经过音频前端(AFE)处理模块,执行:
- 回声消除(AEC):消除麦克风采集的扬声器回音[^3]
- 噪声抑制(NS):通过谱减法降低环境噪声
- 语音活动检测(VAD):标记有效语音段
```cpp
// 伪代码示例:AFE处理调用
esp_afe_sr_v1_feed(afe_handle, raw_audio);
```
2. **特征提取**
使用MFCC(梅尔频率倒谱系数)算法将时域信号转换为频域特征向量:
$$ X = [c_1,c_2,...,c_{n}] \quad (n=特征维度) $$
3. **唤醒词检测**
调用`esp_afe_sr_v1_wakenet_process()`进行神经网络推理:
```cpp
int result = esp_afe_sr_v1_wakenet_process(wakenet_handle, features);
if(result == DETECTED) {
callback(WAKEWORD_DETECTED); // 触发回调
}
```
该函数内部使用量化的LSTM/CNN模型进行模式匹配,模型文件存储在`/model/wakenet`目录[^2]
4. **数据流管理**
- 维护环形缓冲区处理实时音频流
- 实现帧同步机制保证16000Hz采样率下的时序对齐
- 动态调整检测灵敏度阈值(通过Kconfig配置)
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