记一次训练模型踩坑经历（附ai整理版）

项目背景
小结
- 为安卓项目训练 “小爱同学” 唤醒词的探索与解决过程
- 核心要点总结

项目背景

公司要做个语音助手，类似于“小爱同学”那种，然后安卓小伙伴跟我交代需要换个唤醒词，重新训练个模型才行，so这个重任落到了我的身上，对于一个从来没有训练过模型的人，只能硬着头皮上了，踩坑用时3天

首先安卓小伙伴发给我的链接是这个https://github.com/hasanatlodhi/OpenwakewordforAndroid，这个是专门针对android开发的唤醒词项目，其中他说他要的就是一个onnx格式的模型文件，然后我找到这个项目的源项目地址https://github.com/dscripka/openWakeWord，ok下载下来自己跑试试吧，先创建个虚拟的运行环境，而且要python3.9以上，好的，那我切换到3.11，然后看到他没有requirments.txt，又看不到需要安装的扩展包清单，那我就复制运行代码直接执行吧，遇到要安装的扩展包再挨个安装，其中直接pip install安装太慢了，要在后面加上-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple，经过用cursor一顿折腾总算安装完了，再执行运行语句吧，还是报错，于是我复制报错语句去问ai解决，一会报说配置不够完整一会说配置错了是个二维数组配置，还有说模型文件未找到我再去github上找，还有报执行命令要去openwakeword文件夹里面执行，各种解决了最后执行pip install openwakeword-train就是这句话，我一直执行报没有找到对应版本，不管是加了国内镜像地址还是直接拉都找不到，行，是不是3.11版本太高了里面没有，那我切换3.9吧，再重新拉项目检查python版本重新挨个拉依赖包，但是还是显示没有找到，然后我把这个报错信息给gemini给我回复是他能找到，他也自己到虚拟环境中执行了能拉下来。好吧怎么就我不行，我去问问通义千问，再走了一遍给的教程还是没有，我就奇怪了，是不是我的电脑本地环境有问题，然后我想用docker跑个环境运行吧，再问了gemini要了教程，走了一波，还是没有找到，此刻我很怀疑是不是真的有这个包了，然后我找了可不可以直接下载这个包再装载到我的pip里面，不行。好吧，我去FAQ里面找找，看了有好多人提过issue但是没有找到跟我这个类似的问题，行吧那我继续看看readme里面作者有个推荐的docker环境，我拉下来，但是看到里面很多配置mqtt，我用不上啊，我只是想跑个新模型出来，而且具体怎么跑这个项目还要花一定时间才能搞定，算了我继续找别的办法吧，想起最近kimi k2据说现在是最强ai，好，我好好描述下问题给他
我是名安卓开发人员，想使用“小爱同学”这个唤醒词，会简单的python，如果用github上openwakeword这个项目该如何训练，具体一些的操作
给我建议是用一个google colab的工具，这个其实就是google提供的一个虚拟机环境，然后在这个里面运行你的项目，看的也行耶，然后我把我要拉的项目和要下载的依赖全部在里面执行了，不出意外的话就有意外了，还是没有拉到openwakeword-train这个包，行吧就是没有这个包。再去看看readme吧，找到了readme里面怎么也有colab，行啊，我算熟悉了一点这个平台，就去试试，直接点进了链接，然后在里面执行每个单元格里面的代码，时间有点长一步步的最后出来了，叫我直接下载onnx和tflite格式文件，再拿去给安卓测试下，ok了。

小结

ai不一定都是对的，如果出问题一直解决不了，要学会保持怀疑的心态与之交流。同时官方readme很重要，一定要看完！

---以下是gemini整理了一下---

好的，这段曲折但最终成功的技术探索经历，可以整理成一个更清晰、有条理的复盘记录。

为安卓项目训练 “小爱同学” 唤醒词的探索与解决过程

这是一个关于如何使用 openWakeWord 开源项目，为安卓应用制作一个“小爱同学”唤醒词模型的全过程记录。整个过程充满了挑战，最终通过官方推荐的工具成功解决。

一、目标与起点

核心需求：
为安卓App生成一个“小爱同学”唤醒词的 .onnx 格式模型文件。
项目来源：
1. 安卓同事提供了针对安卓的唤醒词项目 OpenwakewordforAndroid。
2. 根据指引，找到了其核心源项目 openWakeWord，并决定基于此项目进行模型训练。

二、本地环境搭建的坎坷之路

环境初始化：
- 创建了 Python 虚拟环境，并根据项目要求选择了 Python 3.9 以上版本（初选 3.11）。
- 项目缺少 requirements.txt 文件，只能在代码运行时“缺啥补啥”，逐一手动安装依赖包。
- 为解决 pip install 速度过慢的问题，使用了清华镜像源 (-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple)。
遇到的主要障碍：
- 反复报错：
  即使依赖安装完毕，运行时仍遇到各种错误，如配置不完整、数据格式错误（二维数组）、模型文件未找到、执行路径不正确等。
- 关键包安装失败：
  在尝试训练模型时，最关键的一步 pip install openwakeword-train 始终失败，提示“找不到匹配的版本”。

三、多方求助与尝试

为解决 openwakeword-train 的安装问题，进行了多轮尝试：

更换 Python 版本：
怀疑是 Python 3.11 版本过高不兼容，降级到 3.9，并重复了所有安装步骤，但问题依旧。
求助 AI 模型：
- 向 Gemini 求助，对方反馈在其虚拟环境中可以成功安装该包，这让我一度怀疑是自己的本地环境有问题。
- 向通义千问求助，按照其教程操作，依然失败。
使用 Docker 隔离环境：
- 为了彻底排除本地环境的干扰，尝试使用 Docker 构建一个干净的运行环境。
- 根据 Gemini 提供的教程进行操作，但在 Docker 容器内，openwakeword-train 仍然无法安装。
研究官方 Docker 镜像：
- 发现项目作者提供了一个推荐的 Docker 环境，但拉取后发现其配置复杂（包含 MQTT 等），不适合只想快速训练模型的简单需求，故放弃。
尝试 Kimi 与 Google Colab：
- 向 Kimi AI 详细描述了问题和目标，它建议使用
  Google Colab
  （一个在线的虚拟环境）。
- 在 Colab 中手动执行项目拉取和依赖安装，但 openwakeword-train 这个包依然无法安装。至此，基本确认这个包可能无法通过 pip 直接获取。

四、柳暗花明：找到官方推荐的正确路径

在几乎所有方法都失败后，再次回到项目的 README 文档中寻找线索，终于发现了突破口：

官方 Colab 链接：
作者在文档中提供了一个
直接用于模型训练的 Google Colab 笔记本链接
。
一键式操作：
点击该链接进入预设好的 Colab 环境，只需按顺序执行每个单元格的代码即可。这个环境已经处理好了所有复杂的依赖和配置问题。

五、最终成果

通过执行官方提供的 Colab 笔记本，整个训练流程顺利完成。
最终，
直接生成并下载了所需的 .onnx 和 .tflite 格式的模型文件
，成功交付给安卓同事进行测试。

核心要点总结

直面核心问题：
整个过程的卡点在于 openwakeword-train 这个包无法通过常规 pip 方式安装，所有围绕本地环境的折腾都是徒劳。
官方文档是关键：
在遇到难以解决的问题时，最可靠的方案往往隐藏在项目的官方 README 或 FAQ 中。作者推荐的工具和流程（如本例中的 Colab 笔记本）是最高效的路径。
善用云端工具：
对于有复杂环境依赖的项目，使用 Google Colab 或类似的云端开发环境可以避免大量本地配置问题，尤其适合只想快速验证和使用项目核心功能的用户。