porcupine

在设备本地秒级唤醒，无需联网，隐私安全

开源 🏷️基础免费，高级付费 ✅ 目前可打开语音识别 🍴 复刻 587 🐛 待处理 1 👀 关注 68

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GitHub 星标 ★ 5022

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️基础免费，高级付费支持限时试用 · 开源版免费，云端控制台提供免费额度，付费解锁更多功能与支持。

项目预览

项目数据

分类语音识别

开发团队Picovoice

官网地址https://picovoice.ai

GitHubhttps://github.com/Picovoice/porcupine

定价模式🏷️基础免费，高级付费

价格说明开源版免费，云端控制台提供免费额度，付费解锁更多功能与支持。

访问状态✅ 目前可打开

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型handsfree,hotword,hotword-detection,hotword-detector,keyword-spotter,keyword-spotting,on-device,speech-recognition,trigger-word-detection,voice-activation,wake-word,wake-word-detection,wake-word-engine

GitHub 星标★ 5022

上线时间2018-03-08 00:00:00

代码更新2026-11-06

仓库体积371.9 MB

本站数据更新2026-11-08

维护状态活跃

收录时间2026-08-10

浏览次数5

项目介绍

Porcupine 是一个基于深度学习的端侧唤醒词检测引擎，由 Picovoice 开发。它解决的是在设备本地实时识别特定唤醒词（如“Hey Porcupine”）的问题，无需联网，保护隐私且延迟极低。核心能力包括：支持多种语言和自定义唤醒词训练，提供 Python、C、Java 等跨平台 SDK，可运行于 Raspberry Pi、Android、iOS 等边缘设备。其模型经过优化，体积小、功耗低，适合嵌入式场景。项目还提供预训练模型库和 CLI 工具，方便开发者快速集成。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-10 · 当前星标 ★ 5022

技术标签

on-device speech-recognition

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：入门约 10 分钟部署方式：库/依赖 4 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

支持 Linux（x86_64）、macOS（x86_64/arm64）、Windows（x86_64/arm64）
也可用于 Raspberry Pi（Zero/3/4/5）、Android、iOS、浏览器及 Arm Cortex-M/STM32/Arduino 等嵌入式设备
需要可用的音频输入设备（麦克风）用于唤醒词实时检测
如需自定义唤醒词，需注册 Picovoice Console 账号

安装与启动步骤

1克隆项目仓库

从 GitHub 拉取 Porcupine 源码仓库到本地，后续按平台选择对应 Demo 或 SDK 目录。
```
git clone https://github.com/Picovoice/porcupine.git
```
2进入项目目录

切换到克隆下来的仓库根目录，README 中的 Demos 与 SDKs 章节均以此为基准。
```
cd porcupine
```
3选择目标平台

对照 README 的 Demos 章节，确定要跑 Python、.NET、Java、Flutter、React Native、Android、iOS、Web、NodeJS、C 还是微控制器示例。
4阅读对应 Demo 说明

进入所选平台的 Demo 小节，按其自有说明完成依赖安装与运行，本仓库根 README 未给出统一安装命令。

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`自定义唤醒词模型`	否	通过 Picovoice Console 自助训练专属唤醒词模型文件，替换默认唤醒词使用。	`在 https://console.picovoice.ai/ 训练并下载模型`