# 唤醒词识别插件的开发示例 1. 在//foundation/ai/engine/services/server/plugin的目录中添加唤醒词识别插件的接口定义,并实现AI能力的调用。如下代码片段即实现唤醒词识别的算法插件的接口定义。更多插件开发的相关代码参考路径如下://foundation/ai/engine/services/server/plugin/asr/keyword\_spotting ``` #include "plugin/i_plugin.h class KWSPlugin : public IPlugin { public: KWSPlugin(); ~KWSPlugin(); const long long GetVersion() const override; const char* GetName() const override; const char* GetInferMode() const override; int32_t Prepare(long long transactionId, const DataInfo &inputInfo, DataInfo &outputInfo) override; int32_t SetOption(int optionType, const DataInfo &inputInfo) override; int32_t GetOption(int optionType, const DataInfo &inputInfo, DataInfo &outputInfo) override; int32_t SyncProcess(IRequest *request, IResponse *&response) override; int32_t AsyncProcess(IRequest *request, IPluginCallback*callback) override; int32_t Release(bool isFullUnload, long long transactionId, const DataInfo &inputInfo) override; }; ``` 上述代码实现server提供的IPlugin接口。唤醒词识别的sample中调用的client端接口与插件中的接口对应关系及其实现功能如表[1](#table567211582104)所示。 **表 1** 唤醒词识别中client端接口与插件接口对应关系
提供推理算法插件初始化功能,以唤醒词识别为例:加载唤醒词识别模型,将固定位置(/sdcard/wenwen_inst.wk)模型加载至内存。 |
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提供获取算法相关配置项,以唤醒词识别为例:获取唤醒词模型中输入输出的规模,输入规模即为唤醒词识别模型要求输入的MFCC特征的维度(固定值:4000),输出规模即为结果的置信度得分维度(固定值:2)。 |
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