hobot_audio 语音识别率比较差，某些命令机会无法识别

通用
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tros-humble-hobot-audio = 2.3.5,hobot-audio-config = 3.0.3

修改了命令词为右臂训练 ，左臂训练，感觉识别不到这几个命令词汇，请问这个是语音识别模型的版本比较旧还是什么原因导致的？

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不是模型版本旧的问题，是自定义命令词本身效果就会打折：官方文档明确说明语音模型针对默认唤醒词/命令词优化，更改后「效果可能会与默认的有差异」，且推荐命令词用 3~5 个字、朗朗上口的词语。「右臂训练」和「左臂训练」只有第一个字发音不同（yòu/zuǒ），后三个字完全一样，是最容易混淆的一类词。

文档：智能语音 | RDK DOC

建议按下面排查：

  1. 先确认你改的 cmd_word.json 真的被加载了。launch 读的是你运行目录下拷贝出来的 config，不是 /opt/tros 安装路径里那份：
ls ./config/hrsc/cmd_word.json   # 确认改的是这份

快速验证：说默认的「向前走」，如果还能识别，说明改动没生效。

  1. 看识别日志（不要屏蔽打印）：
source /opt/tros/humble/setup.bash
ros2 launch hobot_audio hobot_audio.launch.py
# 说话后观察是否有 recv hrsc sdk command data: xxx 输出

如果日志里出的是别的词（比如识别成「向左转」之类），就是发音混淆，不是没加载。

  1. 换发音区分度大的命令词试试，比如「右臂练起来」「左臂练起来」改成差异更大的「训练右臂呀」这类，或者干脆两个词避开同韵尾。

如果命令词方案始终不理想，可以在 audio_config.json 里把 asr_mode 设为 1 或 2，用 /audio_asr 话题拿完整 ASR 文本，自己做关键词匹配，对自定义词汇更灵活。

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可以尝试用X5 OE 相关skill 量化一些新的模型