nanowakeword

少量数据训练自定义唤醒词，本地离线跑

nanowakeword 是一个轻量级唤醒词检测引擎，用 Python 实现，目标是让开发者用很少的数据和精力训练出高准确率的自定义唤醒词模型。它解决的是传统语音唤醒方案依赖大厂云服务、模型笨重、定制门槛高的问题：你不需要准备海量语料，也不用搭建复杂的训练流水线，就能得到可本地运行的唤醒词检测器。核心能力包括自定义唤醒词训练、关键词检测（keyword spotting）、离线运行、适合嵌入式或边缘设备部署，以及面向 handsfree 场景的持续监听。项目标签覆盖分类器、热词检测、关键词识别等方向，说明它聚焦在“听到特定词就触发”的窄任务上，而不是通用语音识别。对于想做语音助手、智能硬件、无障碍交互或桌面语音控制的开发者，它提供了一个可自行掌控数据和模型的轻量替代方案。