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dustynv/wyoming-openwakeword Docker 镜像 - 轩辕镜像

wyoming-openwakeword
dustynv/wyoming-openwakeword
Home Assistant插件,使用openWakeWord通过wyoming协议在NVIDIA Jetson设备上实现唤醒词检测,支持自定义模型和CPU的tflite模型,适用于Jetson设备上的语音助手管道。
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openwakeword

容器 镜像 运行 构建

Home Assistant 插件,通过 wyoming协议 使用 openWakeWord(huggingface演示)在 NVIDIA Jetson 设备上进行唤醒词检测。感谢 @ms1design 贡献了这些Home Assistant和Wyoming容器!

特性

  • 与 Jetson设备 上的 home-assistant-core 容器以及不同主机上的Home Assistant兼容
  • 支持自定义唤醒词,通过OPENWAKEWORD_PRELOAD_MODEL传递模型名称以预加载自定义模型。例如,/share/openwakeword模型目录中包含jetson(jets_un)唤醒词模型
  • 支持 *.tflite CPU 唤醒词模型
  • 支持 *.onnx CUDA 唤醒词模型 [开发中]

要求 Home Assistant 2023.9 或更高版本。

docker-compose 示例

如果要在 Jetson 设备上使用docker compose运行启用cuda的Home Assistant Core 语音助手管道,可参考完整示例 docker-compose.yaml。

yaml
name: home-assistant-jetson
version: "3.9"
services:
  homeassistant:
    image: dustynv/homeassistant-core:latest-r36.2.0
    restart: unless-stopped
    init: false
    privileged: true
    network_mode: host
    container_name: homeassistant
    hostname: homeassistant
    ports:
      - "8123:8123"
    volumes:
      - ha-config:/config
      - /etc/localtime:/etc/localtime:ro
      - /etc/timezone:/etc/timezone:ro

  openwakeword:
    image: dustynv/wyoming-openwakeword:latest-r36.2.0
    restart: unless-stopped
    runtime: nvidia
    network_mode: host
    container_name: openwakeword
    hostname: openwakeword
    init: false
    ports:
      - "***:***/tcp"
    volumes:
      - ha-openwakeword-custom-models:/share/openwakeword
      - /etc/localtime:/etc/localtime:ro
      - /etc/timezone:/etc/timezone:ro
    environment:
      OPENWAKEWORD_CUSTOM_MODEL_DIR: /share/openwakeword
      OPENWAKEWORD_PRELOAD_MODEL: ok_nabu

volumes:
  ha-config:
  ha-openwakeword-custom-models:

环境变量

变量类型默认值描述
OPENWAKEWORD_PORTstr***主机上使用的端口号
OPENWAKEWORD_THRESHOLDfloat0.5唤醒词模型阈值(0.0-1.0),值越高误激活越少
OPENWAKEWORD_TRIGGER_LEVELint1注册检测前的激活次数,值越高误检测越少
OPENWAKEWORD_PRELOAD_MODELstrok_nabu预加载的唤醒词模型名称或路径。模型名称应与自定义唤醒词模型训练时使用的名称一致。更改此值时,建议为wyoming-assist-microphone容器设置相同的WAKEWORD_NAME变量
OPENWAKEWORD_CUSTOM_MODEL_DIRstr/share/openwakeword自定义唤醒词模型所在目录路径(末尾不要加斜杠/)
OPENWAKEWORD_DEBUGbooltrue记录DEBUG级别的日志

配置

有关wyoming-openwakeword的配置详情,请参考官方文档:

训练自定义唤醒词

[!NOTE] 自定义模型目录(/share/openwakeword)中包含一个已训练的示例jetson(jets_un)唤醒词模型。要使用它,需在相应容器中将WAKEWORD_NAME设置为jets_un。

Home Assistant社区已训练了多个唤醒词模型,详情可参考该GitHub仓库。这些模型专为CPU设计。

若要训练新的CPU(*.tflite)或cuda(*.onnx)唤醒词模型,可参考@dscripka的文档,或直接使用唤醒词训练环境。

待办事项

  • 基于启用gpu的onnxruntime容器从源码构建openWakeWord(目前openWakeWord仍使用tflite模型而非onnx)
  • 开发支持自动合成数据生成的自定义唤醒词模型训练容器

支持

如有问题,可通过以下途径获取帮助:

一般Home Assistant支持:
  • Home Assistant ***聊天服务器
  • Home Assistant 社区论坛
  • 加入Reddit子版块/r/homeassistant
  • 如发现Home Assistant漏洞,请在GitHub上提交issue
NVIDIA Jetson设备上的Home Assistant支持:
  • NVIDIA Jetson AI Lab 教程部分
  • Jetson AI Lab - Home Assistant集成NVIDIA开发者论坛帖子
  • 如发现jetson-containers漏洞,请在GitHub上提交issue

[!NOTE] 本项目由Jetson AI Lab研究组创建。

容器信息
wyoming-openwakeword:latest
   别名wyoming-openwakeword
   要求L4T ['>=34.1.0']
   依赖build-essential homeassistant-base python:3.11
   DockerfileDockerfile
   镜像dustynv/wyoming-openwakeword:latest-r36.2.0 (2024-04-30, 0.3GB)
   说明使用wyoming协议的openWakeWord,适用于Home Assistant。基于[***]和[***]
运行容器

启动容器可使用jetson-containers run和autotag,或手动编写docker run命令:

bash
# 自动拉取或构建兼容的容器镜像
jetson-containers run $(autotag openwakeword)

# 或使用'docker run'(需指定镜像、挂载等)
sudo docker run --runtime nvidia -it --rm --network=host openwakeword:35.2.1

jetson-containers run会将参数转发给docker run,并添加一些默认配置(如--runtime nvidia、挂载/data缓存、检测设备)
autotag会查找与JetPack/L4T版本兼容的容器镜像——本地镜像、仓库拉取的镜像或构建的镜像均可

要将主机目录挂载到容器中,使用-v或--volume标志:

bash
jetson-containers run -v /主机路径:/容器路径 $(autotag openwakeword)

要启动容器并运行命令(而非交互式shell):

bash
jetson-containers run $(autotag openwakeword) my_app --abc xyz

可传递任何docker run支持的选项,执行前会打印完整命令。

构建容器

如上文所示使用autotag,必要时会提示构建容器。若要手动构建,需先完成系统设置,然后运行:

bash
jetson-containers build openwakeword

上述依赖会被构建到容器中,并在构建过程中进行测试。运行时添加--help可查看构建选项。

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dustynv/wyoming-piper
by dustynv
适用于NVIDIA Jetson设备的Home Assistant插件,通过wyoming协议使用wyoming-piper实现文本转语音(TTS),支持GPU加速,可与Jetson上的home-assistant-core容器或远程Home Assistant集成,需Home Assistant 2023.9及以上版本。
10K+ pulls
上次更新:1 年前

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