小爱音箱自定义唤醒词，基于 sherpa-onnx。
Note
以下操作需要先将小爱音箱刷机， 然后 SSH 连接到小爱音箱。相关教程 👉 open-xiaoai
# 创建 open-xiaoai/kws 文件夹
mkdir -p /data/open-xiaoai/kws
# 设置自定义唤醒词
cat <<EOF > /data/open-xiaoai/kws/keywords.txt
t iān m āo j īng l íng @天猫精灵
x iǎo d ù x iǎo d ù @小度小度
d òu b āo d òu b āo @豆包豆包
n ǐ h ǎo x iǎo zh ì @你好小智
EOF
# 设置唤醒提示语（可选）
cat <<EOF > /data/open-xiaoai/kws/reply.txt
主人你好，请问有什么吩咐？
EOF
# 运行启动脚本
curl -sSfL https://gitee.com/idootop/artifacts/releases/download/open-xiaoai-kws/init.sh | sh如果你想要开机自启动，可以运行以下命令，然后重启小爱音箱即可。
# 下载到 /data/init.sh 开机时自启动
curl -L -o /data/init.sh https://gitee.com/idootop/artifacts/releases/download/open-xiaoai-kws/init.sh在你的电脑上克隆本项目，然后修改 scripts/my-keywords.txt 文件里的唤醒词。注意：
- 仅支持中文唤醒词
- 支持多个唤醒词，每行一个
运行以下命令，更新 scripts/keywords.txt 里的唤醒词配置：
git clone https://github.com/idootop/sherpa-onnx.git
cd sherpa-onnx/scripts
# 你可能需要先安装 uv 👉 https://github.com/astral-sh/uv
uv run keywords.py --tokens tokens.txt --output keywords.txt --text my-keywords.txt然后将你电脑上的 scripts/keywords.txt 复制到小爱音箱 /data/open-xiaoai/kws/keywords.txt。
如果你不方便复制文件，也可以直接在小爱音箱上运行以下命令（记得修改成自己的唤醒词）。
cat <<EOF > /data/open-xiaoai/kws/keywords.txt
t iān m āo j īng l íng @天猫精灵
x iǎo d ù x iǎo d ù @小度小度
d òu b āo d òu b āo @豆包豆包
n ǐ h ǎo x iǎo zh ì @你好小智
EOFTip
修改完毕后，记得重启脚本或小爱音箱使新配置生效。
你也可以设置自定义唤醒词唤醒后的提示语。首先新建一个 reply.txt 文件：
主人你好，请问有什么吩咐？
https://example.com/music.wav
file:///usr/share/sound-vendor/AiNiRobot/wakeup_ei_01.wav注意：
- 每行一句欢迎语
- 支持文字和音频链接
- 多条欢迎语会随机选择一句播放
- 默认欢迎语与小爱同学一致：“哎”、“在”
然后将你电脑上的 reply.txt复制到小爱音箱 /data/open-xiaoai/kws/reply.txt。
如果你不方便复制文件，也可以直接在小爱音箱上运行以下命令（记得修改成自己的欢迎语）。
cat <<EOF > /data/open-xiaoai/kws/reply.txt
主人你好，请问有什么吩咐？
https://example.com/music.wav
file:///usr/share/sound-vendor/AiNiRobot/wakeup_ei_01.wav
EOFTip
修改完毕后，记得重启脚本或小爱音箱使新配置生效。
由于小爱音箱 client 端算力和存储空间有限，默认只使用了一个较小的语音识别模型，所以识别效果并不是很完美，需要多多尝试。
你可以在小爱音箱上运行以下调试脚本，根据语音识别结果，动态调整唤醒词拼音。
# 运行调试脚本
curl -sSfL https://gitee.com/idootop/artifacts/releases/download/open-xiaoai-kws/debug.sh | sh
# 🐢 模型加载较慢，请在提示 Started! Please speak 后，再使用自定义唤醒词
# Started! Please speak
# 0:tiānmāojīnglián 👈 天猫精灵
# 1:xiǎodùxiǎodù 👈 小度小度
# 2:dōubāodùba 👈 豆包豆包
# 3:nǐhǎoxiǎozhī 👈 你好小智如果你想要更完美的唤醒词识别效果，可以在 server 端运行更大规模、更先进的 AI 模型，来进行唤醒词识别。推荐使用 FunASR 和 Sherpa-ONNX，可以参考 xiaozhi-esp32-server 项目。
默认使用的小型语音识别模型只支持中文（普通话）作为唤醒词。
如果你需要多语言唤醒词，比如英文、日语、韩语或方言等，可以在 server 端运行更大规模、更先进的 AI 模型，来进行唤醒词识别。推荐使用 FunASR 和 Sherpa-ONNX，可以参考 xiaozhi-esp32-server 项目。
由于小爱音箱 client 端算力和存储空间有限，默认只使用了一个较小的语音识别模型，并不支持说话人识别等高阶功能。
如果你需要声纹识别、连续对话等高阶功能，可以在 server 端运行更大规模、更先进的 AI 模型，来进行语音识别和对话管理。推荐使用 FunASR 和 Sherpa-ONNX，可以参考 xiaozhi-esp32-server 项目。
该脚本默认不支持自定义唤醒词触发后执行的动作。
如果你想要自定义唤醒词的触发动作，可以参考 open-xiaoai 里的其他演示程序，根据 server 端接收到的小爱音箱上的唤醒词事件，实时触发任意自定义操作（比如：打电话，订外卖等）。
由于小爱音箱 client 端算力和存储空间有限，默认只使用了一个较小的语音识别模型（5MB 左右），需要占用大约 20 MB 的存储空间。其他型号的小爱音箱存储空间和算力可能不足以运行该模型，请自行测试。
你也可以参考 open-xiaoai 里的演示程序，在 server 端运行更大规模、更先进的 AI 模型，来进行唤醒词识别，达到相同目的。推荐使用 FunASR 和 Sherpa-ONNX，可以参考 xiaozhi-esp32-server 项目。