Home Assistant hat erneut große Fortschritte im Bereich der Sprachsteuerung und Wake Word Erkennung gemacht. Dieses Tutorial richtet sich an technisch interessierte Leser und Entwickler, die ein tiefgehendes Verständnis der Home Assistant Sprachassistent-Technologie suchen. Anhand des neuen openWakeWord Add-ons und der Anbindung von Voice Satelliten werden wir praxisnah die Herausforderungen, den Lösungsansatz und die Möglichkeiten der Wake Word Erkennung beleuchten. Zudem erfährst du, wie du mit microWakeWord auf Low-Power-Devices wie dem ESP32 eigene, performante Lösungen umsetzen kannst.
Inhaltsverzeichnis
1. Die Herausforderung der Wake Word Erkennung1.1. Schnelligkeit und Zuverlässigkeit
1.2. Rechenintensive Modelle
1.3. Unterschiedliche Hardware und Umgebungsbedingungen
2. Der Home Assistant Lösungsansatz
3. Nachteile dieses Ansatzes3.1. Variierende Audioqualität
3.2. Ressourcenverbrauch auf dem Server
4. Das openWakeWord Add-on4.1. Hintergrund und Ziele
4.2. Trainingspipeline des Modells
4.3. Sprachunterstützung
4.4. openWakeWord als Docker Container
5. Alternative Wake Word Engines
6. On-Device Wake Word Erkennung mit microWakeWord6.1. Motivation und Konzept
6.2. Gerätebeispiele
6.3. Vorhandene Modelle
7. Praxis: Wake Word Detection ausprobieren
9. Fazit
1. Die Herausforderung der Wake Word Erkennung
1.1. Schnelligkeit und Zuverlässigkeit
Die Erkennung des Wake Words muss extrem schnell erfolgen – eine Verzögerung von mehreren Sekunden würde die Benutzererfahrung massiv beeinträchtigen. Gleichzeitig darf die Erkennung nicht zu viele Fehlalarme (false positives) produzieren, da sonst unnötige Aktionen ausgelöst würden.
1.2. Rechenintensive Modelle
Wake Word Erkennung basiert auf großen, tiefen neuronalen Netzen und ist somit rechenintensiv. Die Hardware von Voice Satelliten (lokale Mikrofon-Hardware) ist oft nicht leistungsfähig genug, um diese Modelle eigenständig auszuführen.
1.3. Unterschiedliche Hardware und Umgebungsbedingungen
Die Qualität des aufgenommenen Audios variiert stark je nach verwendeter Hardware. Hochwertige Mikrofon-Arrays mit DSP-Unterstützung bieten klare Signalqualität, während kleine Voice Satelliten oft mit Rauschen, entfernten Stimmen und anderen Störfaktoren zu kämpfen haben.
2. Der Home Assistant Lösungsansatz
Home Assistant verfolgt einen hybriden Ansatz:
- Verteilung der Verarbeitung: Voice Satelliten scannen kontinuierlich nach Sprache und streamen Audio an den zentralen Home Assistant Server, der die KI-basierte Wake Word Erkennung übernimmt.
- Hardware-Neutralität: Jedes Gerät, das Audiostreams liefern kann, wird so zum Voice Satellite, auch wenn es selbst keine Wake Word Erkennung lokal ausführen kann.
- Community-Innovation: Entwickler können neue Modelle erstellen und testen, ohne sich strikt an Hardware-Limitierungen halten zu müssen.
Dieser Ansatz ermöglicht es, eine skalierbare Lösung zu realisieren, bei der leistungsfähige Server die Hauptlast tragen.
3. Nachteile dieses Ansatzes
3.1. Variierende Audioqualität
Die Audioqualität der unterschiedlichen Voice Satelliten ist ein Limitierungsfaktor. Home Assistant gleicht dies durch umfangreiche Audio-Post-Processing-Techniken aus – u.a. Rauschunterdrückung und Echo-Kompensation. Außerdem können bessere Speech-to-Text-Modelle wie die unter Home Assistant Cloud angeboten werden, die Erkennungsgenauigkeit verbessern.
3.2. Ressourcenverbrauch auf dem Server
Jeder Voice Satellite, der ein Audiosignal streamt, beansprucht CPU/RAM auf dem Home Assistant Server. Aktuell können problemlos fünf Satelliten parallel auf einem Raspberry Pi 4 betrieben werden. Für größere Installationen kann durch das aktualisierte Wyoming Protokoll die Wake Word Erkennung auf externe Server ausgelagert werden.
4. Das openWakeWord Add-on
4.1. Hintergrund und Ziele
openWakeWord ist ein freies Wake Word Erkennungsprojekt von David Scripka, das Home Assistant als Add-on nutzt. Die Kernpunkte sind:
- Schnelle Echtzeit-Erkennung
- Hohe Genauigkeit
- Einfache Modellarchitektur für schnellere Inferenz
- Trainingsprozess mit minimaler manueller Datenerhebung
4.2. Trainingspipeline des Modells
openWakeWord basiert auf einem offenen Google Audio-Embedding-Modell und wird mit dem Text-to-Speech Framework Piper trainiert. Piper erzeugt zehntausende variierte Sprachsamples eines Wake Words in unterschiedlichen Stimmen, acoustic scenes und Hintergrundgeräuschen (Musik, Umwelt, Gespräche). Dieses Trainingsset simuliert reale Nutzungsszenarien und ermöglicht robuste Wake Word Modelle.
4.3. Sprachunterstützung
Derzeit unterstützt openWakeWord ausschließlich englische Wake Words. Grund dafür ist das Fehlen umfangreicher multilingualer Sprecher-Datensätze. Sobald weitere Multi-Speaker-Modelle für andere Sprachen verfügbar sind, können auch zusätzliche Modelle trainiert werden.
4.4. openWakeWord als Docker Container
Für Nutzer, die Home Assistant nicht auf einer OS-Installation betreiben, steht openWakeWord als Docker-Container bereit. Dies ermöglicht flexible Server-Setups mit einfacher Integration über das Wyoming Protokoll.Die Container werden typischerweise über Port 10400 angesprochen.
5. Alternative Wake Word Engines
Home Assistant erlaubt die Integration anderer Wake Word Engines:
- Porcupine (v1) von Picovoice: Unterstützt 29 Wake Words in Englisch, Französisch, Spanisch und Deutsch (z.B. „Computer“, „Framboise“, „Manzana“, „Stachelschwein“).
- Eigenentwicklung über Wyoming: Wake Word Engines können als unabhängige Prozesse laufen und über das offene Wyoming-Protokoll mit Home Assistant kommunizieren, was maximale Freiheit und Skalierbarkeit erlaubt.
6. On-Device Wake Word Erkennung mit microWakeWord
6.1. Motivation und Konzept
openWakeWord ist zu groß für schwächer ausgestattete Mikrocontroller wie den ESP32-S3-BOX-3. Für solche Umgebungen wurde microWakeWord von Kevin Ahrendt entwickelt, eine schlankere Wake Word Erkennung basierend auf Googles Inception-Architektur.
Dadurch können Geräte mit ESP32-Chips bereits lokal und ohne Streaming die Wake Words erkennen.
6.2. Gerätebeispiele
- ESP32-S3-BOX-3: Unterstützt microWakeWord dank Display und stärkeren Ressourcen.
- M5 ATOM Echo Development Kit: Kleine Geräte, die nur Audio streamen, ohne lokal zu erkennen.
- ESPHome Integration: microWakeWord ist kompatibel mit ESPHome und lässt sich dank modellarer Architektur leicht nutzen.
6.3. Vorhandene Modelle
Aktuell verfügbar sind drei trainierte microWakeWord Modelle:
- „okay nabu“
- „hey jarvis“
- „alexa“
Dadurch kann man auf Geräten mit begrenztem Speicher und Rechenleistung bereits zuverlässige Sprachstarts realisieren.
7. Praxis: Wake Word Detection ausprobieren
Du kannst mit zwei einfachen Tutorials sofort starten:
- Der 13-Dollar Voice Assistant: Ein minimaler Voice Assistant mit ESP32-Mikrocontroller und openWakeWord auf Home Assistant ServerGuide
- ESP32-S3-BOX-3 Voice Assistant: Größeres Gerät mit Display, das sowohl openWakeWord über Home Assistant als auch mikrofonbasiertes microWakeWord On-Device unterstütztGuide
9. Fazit
Home Assistant verfolgt mit dem Hybrid-Ansatz eine innovative Strategie, die Wake Word Erkennung sowohl zuverlässig als auch flexibel für unterschiedliche Hardware-Klassen macht. Die Nutzung leistungsfähiger Server für AI-Prozesse in Kombination mit Voice Satelliten minimiert Hardwareanforderungen und eröffnet große Freiheit für Entwickler.
Das openWakeWord Add-on stellt dabei eine moderne Open Source Lösung mit einem starken Trainingsprozess bereit, während microWakeWord Low-Power Geräten lokalen Wake Word Support ermöglicht. Die modulare Architektur mit offener Schnittstelle (Wyoming Protokoll) erlaubt außerdem die nahtlose Integration weiterer Engines und innovativer Lösungen.
Zukünftig werden weitere Sprachen, Verbesserungen im Audio-Processing und optimierte Skalierung für viele Voice Satelliten erwartet. Für Entwickler und technikaffine Nutzer ist Home Assistant damit ein Top-Standort, um selbst eigene Wake Word Modelle zu erstellen und innovative Voice-Assistent Systeme zu bauen.
Dieses Tutorial basiert auf der folgenden Webseite: https://www.home-assistant.io/voice_control/create_wake_word/ https://smarthome-assistant.info/?p=2340
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