語音識(shí)別芯片的定義和工作原理

語音識(shí)別芯片，也被稱為語音處理單元（VPU），是一種用于語音信號(hào)的處理和分析的芯片，它通過數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)，將聲音中的聲學(xué)信息轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)進(jìn)行處理和分析，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)語音的識(shí)別、理解和轉(zhuǎn)換。在智能家居、物聯(lián)網(wǎng)、智能車載等領(lǐng)域，語音識(shí)別芯片發(fā)揮著越來越重要的作用。

語音識(shí)別芯片的工作原理主要分為下面幾個(gè)步驟：

1.聲音采樣

語音識(shí)別芯片首先需要通過麥克風(fēng)等設(shè)備采樣聲音信號(hào)，采樣頻率一般為16kHz或者更高。采樣得到的原始數(shù)據(jù)是一個(gè)個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)。

2.預(yù)處理

語音預(yù)處理是為了消除噪聲和增強(qiáng)語音信號(hào)。即便在靜音環(huán)境里，語音識(shí)別也不可能做到100%的準(zhǔn)確度，因此需要將語音信號(hào)去除環(huán)境噪音和背景聲音等，為后續(xù)的信號(hào)處理和分析創(chuàng)造一個(gè)良好的基礎(chǔ)。

3.特征提取

在語音預(yù)處理完成后，語音識(shí)別芯片需要提取特征，將語音轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)，并提取有用的特征進(jìn)行信號(hào)分析和識(shí)別。通常使用的方法是采用功率譜、mfcc等特征提取算法。這個(gè)階段將語音信號(hào)轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)。

4.模型匹配

語音識(shí)別芯片使用語音識(shí)別模型來進(jìn)行分析和匹配。一般來說，語音模型分為聲學(xué)模型和語言模型兩種。聲學(xué)模型主要是用于處理語音信號(hào)中的聲學(xué)特征，而語言模型則用于處理語言的語言學(xué)特征和用法。

5.輸出結(jié)果

通過匹配模型，語音識(shí)別芯片最終輸出語音信號(hào)識(shí)別的結(jié)果。根據(jù)需要的應(yīng)用場(chǎng)景，輸出結(jié)果可以是純文本、指令、控制信號(hào)等。

語音識(shí)別芯片和語音芯片的區(qū)別

語音識(shí)別芯片和語音芯片是兩種不同的芯片技術(shù)，那么，語音識(shí)別芯片和語音芯片有哪些區(qū)別呢？

語音芯片通常指的是集成了語音播報(bào)和語音識(shí)別功能的芯片，是能夠?qū)?shù)字信號(hào)轉(zhuǎn)化為語音和將語音信號(hào)轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)的集成電路。這種芯片在嵌入式智能設(shè)備和一些智能玩具中得到廣泛的應(yīng)用，例如智能小車、語音播報(bào)器、智能語音玩具等。

而語音識(shí)別芯片則是專門用于語音信號(hào)處理和識(shí)別的芯片，是無法進(jìn)行語音播報(bào)的。它是一種利用數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)，將語音信號(hào)轉(zhuǎn)化為數(shù)值信號(hào)以進(jìn)行分析和識(shí)別的器件或?qū)Ｓ貌考?。其?yīng)用場(chǎng)景主要集中在物聯(lián)網(wǎng)、智能家居、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域。

總的來說，語音芯片可以完成語音的生成和播報(bào)，而語音識(shí)別芯片則可以實(shí)現(xiàn)語音信號(hào)的處理、分析和識(shí)別。這兩種芯片雖然都涉及語音信號(hào)的處理，但在應(yīng)用領(lǐng)域和功能上存在很大的區(qū)別。

語音識(shí)別芯片引領(lǐng)智能家居新浪潮，技術(shù)大幅提升，共同推動(dòng)AI家居邁向未來

近年來，隨著人工智能的不斷發(fā)展和智能家居的普及，語音識(shí)別技術(shù)成為了人們對(duì)智能家居的常見需求。而這要得益于語音識(shí)別芯片的技術(shù)不斷進(jìn)步，它們可以在掌握了越來越多的數(shù)據(jù)和算法后，更加準(zhǔn)確地理解人類語言，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)更加流暢、準(zhǔn)確的智能對(duì)話。

近年來，語音識(shí)別芯片的技術(shù)不斷突破，多項(xiàng)技術(shù)研究的成果進(jìn)一步促進(jìn)了人工智能行業(yè)的發(fā)展。例如，AI芯片大廠華為曾在2018年底推出了基于其自研Ascend處理器的AI語音解決方案，采用了端到端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，并借助于深度訓(xùn)練來實(shí)現(xiàn)極高的語音識(shí)別精度。

據(jù)悉，該芯片采用在RNN-T技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化后的算法，并基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)后續(xù)錯(cuò)誤糾正，通過不斷的學(xué)習(xí)和適應(yīng)，從而提供更加精確的語音識(shí)別能力。同時(shí)，華為還利用了行業(yè)領(lǐng)先的時(shí)延句子搜索和語言模型動(dòng)態(tài)切換技術(shù)，進(jìn)一步提高了語音識(shí)別的性能，并推進(jìn)了智能家居行業(yè)的新發(fā)展。

不僅華為，國際上許多企業(yè)正在加大對(duì)語音識(shí)別芯片技術(shù)的研發(fā)和投入力度。近期，英特爾又推出了一款名為Diamond Mesa的新型語音處理器，該處理器具有更高的能效比和更快的運(yùn)行速度，可有效支持智能家居和工業(yè)自動(dòng)化等應(yīng)用。此外，云從科技、小度等國內(nèi)科技廠商在語音識(shí)別芯片領(lǐng)域也有進(jìn)展，其應(yīng)用場(chǎng)景正在被逐步推廣，如智能家電、智能音箱、智能家居等領(lǐng)域。

總的來說，隨著各家企業(yè)及其合作伙伴們不斷優(yōu)化算法，提高運(yùn)算速度及計(jì)算能力，語音識(shí)別芯片在智能化家居解決方案中會(huì)有著越來越廣泛的應(yīng)用前景。將來，語音識(shí)別技術(shù)芯片將會(huì)在很多智能家居應(yīng)用領(lǐng)域，如智能家電、智能音箱、家庭安全等方面得到更為廣泛地運(yùn)用，并且，更快、更準(zhǔn)、更可靠的語音識(shí)別也將成為目前AI家居未來的方向之一。