La detección de palabras clave es una parte importante de los modernos sistemas de reconocimiento de voz. Los sistemas típicos de detección de palabras clave contemporáneos se basan en características de audio de coeficientes cepstrales de frecuencia melódica (MFCC), que son relativamente complejas de calcular. Dada la naturaleza siempre activa de muchos sistemas de detección de palabras clave, es prudente optimizar esta parte del proceso de detección. Exploramos las simplificaciones de las características de audio MFCC y derivamos una versión simplificada que puede ser utilizada más fácilmente en aplicaciones integradas. Además, implementamos un generador de hardware que crea un pipeline de hardware adecuado para la extracción de características de audio simplificadas. Utilizando el marco Chisel4ml, integramos generadores de hardware en el marco Keras basado en Python, lo que facilita el proceso de entrenamiento de los modelos de aprendizaje automático utilizando nuestras características de audio simplificadas.