# Конфиг для обучения wake word модели "Hey Cosmo"
# Документация: https://github.com/dscripka/openWakeWord

model_name: "hey_cosmo"
output_dir: "/output"

# Целевая фраза — "hey cosmo" работает лучше чем просто "cosmo"
target_phrase:
  - "hey cosmo"
  - "cosmo"

# Похожие слова для улучшения устойчивости к ложным срабатываниям
custom_negative_phrases:
  - "hey cosmos"
  - "hey cosmic"
  - "hey cosplay"
  - "hey presto"
  - "hey como"
  - "hey koz"
  - "cozmo"

# Количество синтетических примеров
n_samples: 10000
n_samples_val: 1000
tts_batch_size: 25

# Аугментация
augmentation_batch_size: 16
augmentation_rounds: 2

# Пути внутри Docker контейнера
piper_sample_generator_path: "/piper-sample-generator"
false_positive_validation_data_path: "/data/validation_set_features.npy"

feature_data_files:
  "ACAV100M_sample": "/data/openwakeword_features_ACAV100M_2000_hrs_16bit.npy"

batch_n_per_class:
  "ACAV100M_sample": 1024
  "adversarial_negative": 50
  "positive": 50

# Пути для аугментации (пустые — аугментация без RIR и фонового шума)
rir_paths: []
background_paths: []
background_paths_duplication_rate: []

# Архитектура модели
model_type: "dnn"
layer_size: 32
steps: 50000

# Цели качества
max_negative_weight: 1500
target_false_positives_per_hour: 0.5
target_accuracy: 0.7
target_recall: 0.5
lr: 0.0001