Updated README for v1.3.0

README.md

@@ -166,7 +166,7 @@ Here is the list of the models, and the parameters that you have to use for them
 * **resources/alexa/alexa-avs-sample-app/alexa.umdl**: Universal model for the hotword "Alexa" optimized for [Alexa AVS sample app](https://github.com/alexa/alexa-avs-sample-app). Set SetSensitivity to 0.6, and set ApplyFrontend to true. This is so far the best "Alexa" model we released publicly, when ApplyFrontend is set to true.
 * **resources/models/snowboy.umdl**: Universal model for the hotword "Snowboy". Set SetSensitivity to 0.5 and ApplyFrontend to false.
 * **resources/models/jarvis.umdl**: Universal model for the hotword "Jarvis" (https://snowboy.kitt.ai/hotword/29). It has two different models for the hotword Jarvis, so you have to use two sensitivites. Set sensitivities to "0.8,0.80" and ApplyFrontend to true.
-* **resources/models/smart_mirror.umdl**: Universal model for the hotword "Smart Mirror" (https://snowboy.kitt.ai/hotword/47). Set sensitivity to Sensitivity to 0.5.
+* **resources/models/smart_mirror.umdl**: Universal model for the hotword "Smart Mirror" (https://snowboy.kitt.ai/hotword/47). Set sensitivity to Sensitivity to 0.5, and ApplyFrontend to false.
 
 ## Precompiled node module
 
@@ -377,8 +377,9 @@ See [Full Documentation](http://docs.kitt.ai/snowboy).
 **v1.3.0, 2/19/2018**
 
 * Added Frontend processing for all platforms
-* Added `resources/smart_mirror.umdl` for https://snowboy.kitt.ai/hotword/47
-* Added `resources/jarvis.umdl` for https://snowboy.kitt.ai/hotword/29
+* Added `resources/models/smart_mirror.umdl` for https://snowboy.kitt.ai/hotword/47
+* Added `resources/models/jarvis.umdl` for https://snowboy.kitt.ai/hotword/29
+* Added README for Chinese
 * Cleaned up the supported platforms
 * Re-structured the model path
 

README_ZH_CN.md

@@ -10,7 +10,7 @@
 
 （因为我们每天都会收到很多消息，从2016年9月开始建立了讨论组。请在这里发送一般性的讨论。关于错误，请使用Github问题标签。）
 
-版本：1.3.0（2/14/2018）
+版本：1.3.0（2/19/2018）
 
 ## Alexa支持
 
@@ -113,25 +113,21 @@ Snowboy是一款可定制的唤醒词检测引擎，可为您创建像 "OK Googl
 
 * 所有版本的Raspberry Pi（Raspbian基于Debian Jessie 8.0）
 * 64位Mac OS X
-* 64位Ubuntu（12.04和14.04）
+* 64位Ubuntu 14.04
 * iOS
 * Android
-* Pine64（Debian Jessie 8.5,3.10.102 BSP2）
-* Nvidia Jetson TX1（使用上面的Pine64包）
-* Nvidia Jetson TX2（使用上面的Pine64包）
-* 英特尔Edison（Ubilinux基于Debian Wheezy 7.8）
-* 三星Artik（搭载Fedora 25为ARMv7）
 * ARM64（aarch64，Ubuntu 16.04)
 
 Snowboy底层库由C++写成，通过swig被封装成能在多种操作系统和语言上使用的软件库。我们欢迎新语言的封装，请随时发送你们的Pull Request！
 
 目前我们已经现实封装的有:
 
+* C/C++
 * Java / Android
 * Go（thanks to @brentnd and @deadprogram）
 * Node（thanks to @evancohen和@ nekuz0r）
 * Perl（thanks to @iboguslavsky）
-* Python
+* Python2/Python3
 * iOS / Swift3（thanks to @grimlockrocks）
 * iOS / Object-C（thanks to @patrickjquinn）
 
@@ -158,13 +154,10 @@ Snowboy底层库由C++写成，通过swig被封装成能在多种操作系统和
 
 以下是模型列表和您必须使用的参数：
 
-* resources/ snowboy.umdl：唤醒词为“snowboy”的通用模型。将`SetSensitivity`设置为`0.5`以获得更好的性能。
-* resources/ alexa.umdl：唤醒词为“Alexa”的通用模型。将`SetSensitivity`设置为`0.5`，最好将`ApplyFrontend`
-（仅适用于Raspberry Pi）设置为`true`。这个模型已经不建议使用了。
-* resources/ alexa / alexa_02092017.umdl：唤醒词为“Alexa”的通用模型。这个仍然在优化中。
-将`SetSensitivity`设置为`0.15`。
-* resources/ alexa / alexa-avs-sample-app/alexa.umdl：这个是为[Alexa AVS sample app](https://github.com/alexa/alexa-avs-sample-app)
-优化过的唤醒词为“Alexa”的通用模型，将`SetSensitivity`设置为`0.6`，并将`ApplyFrontend`（仅适用于Raspberry Pi）设置为true。当`ApplyFrontend`设置为`true`时，这是迄今为止我们公开发布的最好的“Alexa”的模型。
+* **resources/alexa/alexa-avs-sample-app/alexa.umdl**：这个是为[Alexa AVS sample app](https://github.com/alexa/alexa-avs-sample-app)优化过的唤醒词为“Alexa”的通用模型，将`SetSensitivity`设置为`0.6`，并将`ApplyFrontend`设置为true。当`ApplyFrontend`设置为`true`时，这是迄今为止我们公开发布的最好的“Alexa”的模型。
+* **resources/models/snowboy.umdl**：唤醒词为“snowboy”的通用模型。将`SetSensitivity`设置为`0.5`，`ApplyFrontend`设置为`false`。
+* **resources/models/jarvis.umdl**: 唤醒词为“Jarvis” (https://snowboy.kitt.ai/hotword/29)的通用模型，其中包含了对应于“Jarvis”的两个唤醒词模型，所以需要设置两个`sensitivity`。将`SetSensitivity`设置为`0.8,0.8`，`ApplyFrontend`设置为`true`。
+* **resources/models/smart_mirror.umdl**: 唤醒词为“Smart Mirror” (https://snowboy.kitt.ai/hotword/47)的通用模型。将`SetSensitivity`设置为`0.5`，`ApplyFrontend`设置为`false`。
 
 ## 预编译node模块
 
@@ -367,11 +360,14 @@ Perl示例包括使用KITT.AI RESTful API训练个人唤醒词，在检测到唤
 
 ## 更改日志
 
-**v1.3.0, 2/14/2018**
+**v1.3.0, 2/19/2018**
 
-* 添加前端处理
-* 添加`resources/smart_mirror.umdl` 在 https://snowboy.kitt.ai/hotword/47
-* 添加`resources/jarvis.umdl` 在 https://snowboy.kitt.ai/hotword/29
+* 添加前端处理到所有平台
+* 添加`resources/models/smart_mirror.umdl` 给 https://snowboy.kitt.ai/hotword/47
+* 添加`resources/models/jarvis.umdl` 给 https://snowboy.kitt.ai/hotword/29
+* 添加中文文档
+* 清理支持的平台
+* 重新定义了模型路径
 
 **v1.2.0, 3/25/2017**