不少同学家里都有AI智能音箱产品 ，例如天猫精灵、小爱同学 、小度等等
。这些智能音箱不仅便捷了我们的日常生活
，也因为他们或机智或逗比的回答，给用户带来了不少欢乐。

这些智能产品中的一项重要的AI能力 ，就叫做语音唤醒 。

首先
，设备开启并自动加载好资源，这时它处于休眠状态
。然后 ，当用户说出特定的唤醒词时，设备就会被唤醒
，切换到工作状态等待用户接下来的指令。

这一过程中用户不需要用手接触，直接可以用语音进行操作 ，同时利用语音唤醒的机制
，设备不用实时地处于工作的状态，从而节省能耗 。

语音唤醒的应用领域比较广泛 ，例如机器人
、手机、可穿戴设备 、智能家居、车载等
。几乎很多带有语音功能的设备
，都会需要语音唤醒技术作为人和机器互动的一个开始或入口。不同的产品会有不同的唤醒词，当用户需要唤醒设备时需要说出特定的唤醒词 。

定义

语音唤醒在学术上被称为keyword spotting(简称KWS) ，吴老师给它做了一个定义：在连续语流中实时检测出说话人特定片段
。

这里要注意
，检测的“实时性 ”是一个关键点，语音唤醒的目的就是将设备从休眠状态激活至运行状态 ，所以唤醒词说出之后
，能立刻被检测出来，用户的体验才会更好。

那么 ，该怎样评价语音唤醒的效果呢？通行的指标有四个方面，即唤醒率
、误唤醒、响应时间和功耗水平：

?唤醒率
，指用户交互的成功率，专业术语为召回率 ，即recall 。

?误唤醒
，用户未进行交互而设备被唤醒的概率，一般按天计算 ，如最多一天一次
。

?响应时间
，指从用户说完唤醒词后，到设备给出反馈的时间差。

?功耗水平 ，即唤醒系统的耗电情况 。很多智能设备是通过电池供电
，需要满足长时续航，对功耗水平就比较在意。