市面上的語音識別芯片不多也不少，但是具體語音芯片都有哪些特征呢?識別率?識別距離?主頻?延遲?功耗?等等，下面小編帶大家一起去了解語音識別芯片都有哪些特征。 語音識別芯片的核心技術(shù)特征 1.核心頻率和算力 聲音需要經(jīng)過語音芯片采集和處理，那么語音識別芯片需要具備一定的算力，理論上算力越快反應(yīng)越快，但是這個速度感知是有個極限值的，比如10ms和20ms乃至30ms其實(shí)在對話或者等待的過程中感知差距不大。但是10ms和200ms就稍微有點(diǎn)明顯了，所以對于語音芯片的算力需求因使用場景和產(chǎn)品定位會有差距。 2.功耗設(shè)計(jì) 功耗設(shè)計(jì)會因?yàn)椴煌募軜?gòu)和功能產(chǎn)生差異，以WTK6900P-8S為例，休眠功耗5μA，工作時電耗14mA,對于一些有續(xù)航要求的產(chǎn)品，選擇這類型低功耗的語音識別芯片更為合適! 3.延時(反應(yīng)速度) 延時也就是語音識別芯片的響應(yīng)時間，影響延時的一些關(guān)鍵因素有環(huán)境噪音，還有指令復(fù)雜程度，還有就是儲存的速度，在≤65dB噪聲環(huán)境下(如按摩器運(yùn)行時)，芯片的動態(tài)噪聲抑制技術(shù)可維持低延時;若噪聲超過閾值，可能觸發(fā)額外降噪處理，增加10-20ms延時。以WTK6900系列來說 延時大概在50-150MS ，不同的型號有差異且可調(diào)節(jié)。 4.識別距離 遠(yuǎn)場場景(如智能家居)需支持 35 米距離拾音，芯片內(nèi)置增益控制、噪聲抑制算法;近場場景(如手機(jī)語音助手)則優(yōu)化近距離高保真...
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前言：校園霸凌現(xiàn)象日益受到社會各界的廣泛關(guān)注，其對學(xué)生的身心健康造成了嚴(yán)重的負(fù)面影響。為了有效預(yù)防和及時處理校園霸凌事件，保障學(xué)生的安全，唯創(chuàng)知音推出了防霸凌報警器語音識別芯片應(yīng)用方案。該方案融合了先進(jìn)的語音識別技術(shù)、智能報警功能以及便捷的通信手段，致力于打造一個全方位、多層次的校園安全防護(hù)體系。 方案概述 (一)方案架構(gòu) 本方案主要由前端防霸凌報警器、后端管理平臺以及通信網(wǎng)絡(luò)三部分組成。前端報警器內(nèi)置唯創(chuàng)知音語音識別芯片WTK6900，負(fù)責(zé)實(shí)時采集現(xiàn)場聲音并進(jìn)行語音識別，一旦檢測到預(yù)設(shè)的霸凌相關(guān)關(guān)鍵詞，立即觸發(fā)報警機(jī)制;后端管理平臺接收報警信息，對報警事件進(jìn)行處理和記錄，并可實(shí)現(xiàn)與學(xué)校安保人員、教師等相關(guān)人員的聯(lián)動;通信網(wǎng)絡(luò)則負(fù)責(zé)保障前端報警器與后端管理平臺之間的數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定可靠。 (二)核心技術(shù) —— 語音識別芯片WTK6900強(qiáng)大的語音識別能力：該芯片采用先進(jìn)的語音識別算法，能夠準(zhǔn)確識別多種語言和方言，對校園環(huán)境中的復(fù)雜語音信號具有良好的適應(yīng)性。通過預(yù)設(shè)與霸凌行為相關(guān)的關(guān)鍵詞，如 “救命”“別打我”“欺負(fù)人” 等，芯片可以在嘈雜的校園環(huán)境中快速、精準(zhǔn)地捕捉到這些關(guān)鍵信息，觸發(fā)后續(xù)報警流程。 2.高靈敏度與低誤報率：芯片具備高靈敏度的麥克風(fēng)輸入接口，能夠在較遠(yuǎn)距離內(nèi)清晰采集聲音。同時，通過優(yōu)化算法和智能降噪技術(shù)，有效降低了環(huán)境噪聲對語音識別的干擾，大大提高了識別的準(zhǔn)確...
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語音識別芯片現(xiàn)在已經(jīng)成為了市場上的主流方案了，幾乎高級一點(diǎn)的產(chǎn)品都要帶上語音識別芯片，主要原因就是語音識別芯片可以做到識別人說話并轉(zhuǎn)化成指定去控制對應(yīng)的功能。下面小編就帶大家一起去了解語音識別芯片的前世今生。1952 年，埃德瓦爾德（Everett）和科爾特（Kleitman）發(fā)表了《計(jì)算機(jī)識別人類語音》的論文，開啟了語音識別技術(shù)的研究大門。當(dāng)時的語音識別主要集中在小詞匯量、孤立詞、特定人語音識別方法上，采用簡單的模板匹配方法，如動態(tài)時間規(guī)整（DTW）、支持向量機(jī)（SVM）、矢量量化（VQ）等主流算法。這個時期的技術(shù)局限性較大，例如對同一個人，在其感冒等情況下聲音發(fā)生變化就可能無法識別，而且命令詞較多時識別效率很低。概率統(tǒng)計(jì)型方法興起（1993 年 - 2009 年）：主流技術(shù)是高斯混合模型 - 隱馬爾可夫模型（GMM - HMM）。HMM 模型在將語音轉(zhuǎn)換為文本的過程中，增加了音素和狀態(tài)兩個轉(zhuǎn)換單位，GMM 則將狀態(tài)的特征分布用概率模型來表述，提升了語音幀到狀態(tài)的準(zhǔn)確率。基于 GMM - HMM 框架，后續(xù)又提出了許多改進(jìn)方法，如動態(tài)貝葉斯方法、區(qū)分性訓(xùn)練方法、自適應(yīng)訓(xùn)練方法、HMM/NN 混合模型方法等。然而，GMM + HMM 模型在大詞匯量的語音識別情況下，識別準(zhǔn)確率和效率均比較差。語音識別芯片開始出現(xiàn)：早期的語音識別芯片配置等同于通用的低端 MCU，以臺灣新塘為代表的廠商...
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