Picovoice Cobra 语音活动检测 (VAD) 引擎最近公开发布了，它可以支持树莓派、BeagleBone、NVIDIA Jetson Nano、Linux 64 位、macOS 64 位、Windows 64 位、Android、iOS 和支持WebAssembly的各类网络浏览器。该引擎也可以支持其他基于 Cortex-M 和 Cortex-A 的 SoC，不过仅限于企业客户。
Picovoice 还为树莓派提供了自定义唤醒词的检测，它可以简单快速地进行基于Web的训练、也可进行离线语音识别，之后甚至还会将他们的语音引擎移植到 Arduino上。Cobra 语音活动检测其实是语音活动检测的一新版本，与其他语音活动检测一样，主要目的都是为了检测音频流中是否存在人声。
Picovoice Cobra 的资料可以在 Github上找到，但请注意，它不是一个开源解决方案，而是为各种目标提供了libpv_cobra.so的动态库，该动态库提供带有C、Python、Rust 和 WebAssembly 的头文件和演示，以及适用于 iOS 和 Android 的演示应用程序。
最简单快捷的试用方式是通过公告中的嵌入示例进行演示。只需单击麦克风，然后发出一些声音，看看它的反应如何。
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演示时我们会发现，即使是在嘈杂的环境中，非可听语音的噪音应该都被过滤掉了。当然这个过滤是要在一定限度内的。
该公司还发布了语音活动基准测试，用来与通过py-webrtcvad Python程序运行的Google WebRTC语音活动检测进行比较。下图就显示了信噪比在 0dB 的情况下，WebRTC 和 Cobra 引擎的接收器操作特性(ROC)曲线。该图片由 Picovoice 提供。
这个图表其实有点让人困惑，但我们需要知道的是结论就是：曲线下方的区域越大越好。
据说Picovoice 的 Cobra 语音活动检测引擎效率也很高，在树莓派Zero的实时率（Real-time factor常用于度量自动语音识别系统解码速度的值）是0.05，在更强大的英特尔酷睿 i7-1185G7 Tiger Lake 笔记本电脑上是0.0006。
文章翻译者：Jacob，嵌入式系统测试工程师、RAK高级工程师，物联网行业多年工作经验，熟悉嵌入式开发、测试各个环节，对不同产品有自己专业的分析与评估。