语音唤醒的原理是让模型学习特定唤醒词的语音信号特征，当输入设备捕捉到一定阈值范围内的语音信号时，当前设备将会被唤醒，否则平时设备都处于待机状态。比如小米音箱这款产品，我们在使用的时候，一般都会喊一声“小爱同学”，然后再让它执行我们的命令，比如换一首歌，或者减小音量。这个“小爱同学”所发出的语音信号就是模型要学习的标签，当模型学到一定的标签数量时，下次再听到这个标签的声音时，就会做出反应，设备也就被唤醒了。语音唤醒的方法有很多，有基于传统机器学习的方法，也有基于深度学习的方法，这里只分享一些目前比较流行的深度学习方法，比如有基于CNN的Keyword Spotting模型、基于CRNN的Keyword Spotting模型、基于SEQ2SEQ的Keyword Spotting模型等。无论是那种方法，一般会将先语音波形图转成频谱图，频谱图通过Mel滤波器组得到Mel频谱，然后在Mel频谱上进行倒谱分析，获得Mel频率倒谱系数MFCC，MFCC就是语音的特征；这时候，语音就可以通过一系列的倒谱向量来描述了，每个向量就是每帧的MFCC特征向量。这样就可通过这些倒谱向量对语音分类器进行训练和识别了。

目前市场上几乎所有的智能语音产品都有语音唤醒装置，在执行任何一句命令之前，都要加上一个关键词来唤醒设备，其主要功能在于更好的执行命令，以及节能和延长设备使用寿命，如果一台语音设备没有唤醒装置，就意为着它无时无刻都是开机状态的，想要对他发号施令，就要求设备的智能程度非常高才行，不然设备很难判断你是在对它发号施令，还是在和你的朋友聊天；这种情况会造成更多的能源消耗，对设备使用寿命也将损耗不少。