在本文中，我们提出了一个流媒体模型，以区分旨在用于智能家居设备的语音查询和背景语音。提出的模型由多个具有剩余连接的CNN层组成，然后是堆叠的LSTM架构。通过使用单向LSTM层和因果均值聚集层来实现流式功能，以形成最终的话语级别预测到当前帧。为了避免在线流媒体推理期间的冗余计算，我们为每个卷积操作都使用一种缓存机制。对设备定向与非设备定向任务的实验结果表明，与以前的最佳模型相比，所提出的模型降低了41％。进一步，我们表明，与基于注意力的模型相比，所提出的模型能够在时间上准确预测。