AI低功耗唤醒词定制：误唤醒抑制与功耗预算

电池供电的智能硬件长期卡在两件事上：待机电流和误唤醒。本期智能硬件实验室把唤醒链路拆成三级——常开的轻量VAD、仅在候选段运行的小型卷积检测器、以及命中窗口内才启动的关键词确认模型，让重计算只在少数时刻发生。训练侧重点补齐难负样本：电视对白、相近发音词、空调与冰箱稳态噪声，并按整机麦克风的频响差异做增广，避免模型只记住实验室的安静环境。量化上采用int8对称量化配合逐通道缩放，模型体积控制在80KB以内，可直接驻留MCU片上RAM，无需外挂存储。

阶段进展：在一款纽扣电池语音面板上，平均工作电流由1.8mA降至0.6mA，误唤醒从每24小时2.7次降到0.3次，安静环境唤醒率98.1%，50dB白噪下95.4%。另一条并行线是把功耗预算写进模型训练目标，用可微的算力惩罚项让检测器自己学会“少看几帧”。

下一步计划：一是跨机型麦克风一致性标定，同一模型在不同结构腔体上保持误唤醒不漂移；二是方言与口音难例的在线回流，把现场漏检样本自动脱敏后进入再训练队列，形成两周一次的迭代节奏。