feat: 新增 kws 调试脚本

examples/kws/README.md

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 小爱音箱自定义唤醒词，基于 [sherpa-onnx](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx)。
 
-
 ## 快速开始
 
 > [!NOTE]
@@ -103,16 +102,24 @@ EOF
 
 ## 常见问题
 
-### Q：能否自定义唤醒词的响应动作？比如：关灯
-
-该脚本默认不支持自定义唤醒词触发后执行的动作。
-
-如果你想要自定义唤醒词的触发动作，可以参考 [open-xiaoai](https://github.com/idootop/open-xiaoai) 里的其他演示程序，根据 server 端接收到的小爱音箱上的唤醒词事件，实时触发任意自定义操作（比如：打电话，订外卖等）。
-
 ### Q：为什么唤醒词识别不是很灵敏，时好时坏？
 
 由于小爱音箱 client 端算力和存储空间有限，默认只使用了一个较小的语音识别模型，所以识别效果并不是很完美，需要多多尝试。
 
+你可以在小爱音箱上运行以下调试脚本，根据语音识别结果，动态调整唤醒词拼音。
+
+```shell
+# 运行调试脚本
+curl -sSfL https://gitee.com/idootop/artifacts/releases/download/open-xiaoai-kws/debug.sh | sh
+
+# 🐢 模型加载较慢，请在提示 Started! Please speak 后，再使用自定义唤醒词
+# Started! Please speak
+# 0:tiānmāojīnglián 👈 天猫精灵
+# 1:xiǎodùxiǎodù 👈 小度小度
+# 2:dōubāodùba 👈 豆包豆包
+# 3:nǐhǎoxiǎozhī 👈 你好小智
+```
+
 如果你想要更完美的唤醒词识别效果，可以在 server 端运行更大规模、更先进的 AI 模型，来进行唤醒词识别。推荐使用 [FunASR](https://github.com/modelscope/FunASR) 和 [Sherpa-ONNX](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx)，可以参考 [xiaozhi-esp32-server](https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server) 项目。
 
 ### Q：能不能设置英文/方言作为唤醒词？比如：Siri
@@ -126,3 +133,9 @@ EOF
 由于小爱音箱 client 端算力和存储空间有限，默认只使用了一个较小的语音识别模型，并不支持说话人识别等高阶功能。
 
 如果你需要声纹识别、连续对话等高阶功能，可以在 server 端运行更大规模、更先进的 AI 模型，来进行语音识别和对话管理。推荐使用 [FunASR](https://github.com/modelscope/FunASR) 和 [Sherpa-ONNX](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx)，可以参考 [xiaozhi-esp32-server](https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server) 项目。
+
+### Q：能否自定义唤醒词的响应动作？比如：关灯
+
+该脚本默认不支持自定义唤醒词触发后执行的动作。
+
+如果你想要自定义唤醒词的触发动作，可以参考 [open-xiaoai](https://github.com/idootop/open-xiaoai) 里的其他演示程序，根据 server 端接收到的小爱音箱上的唤醒词事件，实时触发任意自定义操作（比如：打电话，订外卖等）。

examples/kws/debug.sh

@@ -0,0 +1,64 @@
+#! /bin/sh
+
+set -e
+
+MIN_SPACE_MB=32
+DOWNLOAD_BASE_URL="https://gitee.com/idootop/artifacts/releases/download/open-xiaoai-kws"
+
+
+check_disk_space() {
+    local space_kb=$(df -k "$1" | awk 'NR==2 {print $4}')
+    if [ $((space_kb / 1024)) -lt "$MIN_SPACE_MB" ]; then
+        echo 1
+    else
+        echo 0
+    fi
+}
+
+
+BASE_DIR="/data"
+if [ $(check_disk_space "$BASE_DIR") -eq 1 ]; then
+    BASE_DIR="/tmp"
+    if [ $(check_disk_space "$BASE_DIR") -eq 1 ]; then
+        echo "❌ 磁盘空间不足，请先清理磁盘空间（至少需要 $MIN_SPACE_MB MB 空间）"
+        exit 1
+    fi
+fi
+
+
+WORK_DIR="$BASE_DIR/open-xiaoai/kws"
+KWS_DEBUG_BIN="$WORK_DIR/kws-debug"
+
+if [ ! -d "$WORK_DIR" ]; then
+    mkdir -p "$WORK_DIR"
+fi
+
+if [ ! -f "$WORK_DIR/models/encoder.onnx" ]; then
+    echo "🔥 正在下载模型文件..."
+    curl -L -# -o "$WORK_DIR/kws.tar.gz" "$DOWNLOAD_BASE_URL/kws.tar.gz"
+    tar -xzvf "$WORK_DIR/kws.tar.gz" -C "$WORK_DIR"
+    rm "$WORK_DIR/kws.tar.gz"
+    echo "✅ 模型文件下载完毕"
+fi
+
+if [ ! -f "$KWS_DEBUG_BIN" ]; then
+    echo "🔥 正在下载 kws-debug 文件..."
+    curl -L -# -o "$KWS_DEBUG_BIN" "$DOWNLOAD_BASE_URL/kws-debug"
+    chmod +x "$KWS_DEBUG_BIN"
+    echo "✅ kws-debug 文件下载完毕"
+fi
+
+echo "🔥 正在启动唤醒词识别调试服务，请耐心等待..."
+echo "🐢 模型加载较慢，请在提示 Started! Please speak 后，再使用自定义唤醒词"
+
+kill -9 `ps|grep "open-xiaoai/kws/kws-debug"|grep -v grep|awk '{print $1}'` > /dev/null 2>&1 || true
+"$KWS_DEBUG_BIN" \
+    --model-type=zipformer2 \
+    --tokens="$WORK_DIR/models/tokens.txt" \
+    --encoder="$WORK_DIR/models/encoder.onnx" \
+    --decoder="$WORK_DIR/models/decoder.onnx" \
+    --joiner="$WORK_DIR/models/joiner.onnx" \
+    --provider=cpu \
+    --num-threads=1 \
+    --chunk-size=1024 \
+    noop

examples/kws/init.sh

@@ -33,7 +33,7 @@ if [ ! -d "$WORK_DIR" ]; then
     mkdir -p "$WORK_DIR"
 fi
 
-if [ ! -f "$WORK_DIR/kws" ]; then
+if [ ! -f "$WORK_DIR/models/encoder.onnx" ]; then
     echo "🔥 正在下载模型文件..."
     curl -L -# -o "$WORK_DIR/kws.tar.gz" "$DOWNLOAD_BASE_URL/kws.tar.gz"
     tar -xzvf "$WORK_DIR/kws.tar.gz" -C "$WORK_DIR"