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語(yǔ)音識(shí)別芯片的基本原理和工作流程

2023-02-17 09:33:20

    語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的目標(biāo)是將人們語(yǔ)音中的詞匯內(nèi)容轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可讀輸入,如按鈕、二進(jìn)制編碼或字符序列。語(yǔ)音識(shí)別就像一個(gè)“機(jī)器的聽(tīng)覺(jué)系統(tǒng)”,它允許設(shè)備根據(jù)識(shí)別和理解將語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的文本或指令。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)正逐漸成為計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)中的關(guān)鍵技術(shù)。
 
    語(yǔ)音識(shí)別芯片的基本原理
    語(yǔ)音識(shí)別芯片是將語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的文本信息。該系統(tǒng)主要包括四個(gè)部分:特征提取、聲學(xué)模型、語(yǔ)言模型及其詞典和解碼。為了更有效地提取特征,通常需要對(duì)收集到的聲音信號(hào)進(jìn)行過(guò)濾、幀分析等預(yù)處理,從原始信號(hào)中提取要分析的信號(hào);之后,特征提取工作將聲音信號(hào)從時(shí)域轉(zhuǎn)換為頻域,為聲學(xué)模型提供適當(dāng)?shù)奶卣飨蛄浚宦晫W(xué)模型根據(jù)聲學(xué)特征計(jì)算每個(gè)特征向量在聲學(xué)特征中的評(píng)分;語(yǔ)言模型根據(jù)語(yǔ)言學(xué)相關(guān)理論計(jì)算聲音信號(hào)對(duì)應(yīng)短語(yǔ)序列的概率;最后,根據(jù)現(xiàn)有詞典對(duì)短語(yǔ)序列進(jìn)行解碼,獲得最終可能的文本表示。
 
    語(yǔ)音識(shí)別芯片有三個(gè)原理:
    1、語(yǔ)音信號(hào)中的語(yǔ)言信息編碼是根據(jù)幅度譜的時(shí)間變化進(jìn)行的;
    2、由于語(yǔ)音是可以閱讀的,也就是說(shuō)聲學(xué)信號(hào)可以在不考慮說(shuō)話人說(shuō)話傳達(dá)的信息內(nèi)容的前提下用多個(gè)具有區(qū)別性的、離散的符號(hào)來(lái)表示;
    3、語(yǔ)音交互是一個(gè)認(rèn)知過(guò)程,因此不能與語(yǔ)法、詞義、術(shù)語(yǔ)規(guī)范等方面分開(kāi)。
 
    語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的工作流程
    一般來(lái)說(shuō),一個(gè)完整的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的工作過(guò)程分為七個(gè)步驟:
    1、分析和處理語(yǔ)音信號(hào),去除冗余信息。
    2、獲取影響語(yǔ)音識(shí)別的重要信息和表達(dá)語(yǔ)言含義的特征信息。
    3、圍繞特征信息,用最小單元識(shí)別單詞。
    4、根據(jù)不同語(yǔ)言的各自語(yǔ)法,按順序識(shí)別單詞。
    5、把前后含義為協(xié)助識(shí)別鑒定標(biāo)準(zhǔn),有利于分析識(shí)別。
    6、根據(jù)語(yǔ)義分析,將重要信息劃分為段落,取出被識(shí)別的單詞并相互連接,并根據(jù)句子的含義調(diào)整句子的組成。
    7、整合詞義,具體分析前后文的相互依存,適當(dāng)調(diào)整目前正在處理的句子。
 
    我司英尚微電子所提供的超低功耗的離線智能語(yǔ)音識(shí)別芯片,集成了先進(jìn)的語(yǔ)音活動(dòng)監(jiān)測(cè)(VAD)、聲紋識(shí)別、自動(dòng)消噪神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),擁有高效的電源管理模塊、數(shù)字和模擬語(yǔ)音信號(hào)輸入接口以及ARM Cortex-M0內(nèi)核,并且搭配了GPIO、UART、SPI、I2C、I2S 等片內(nèi)外設(shè)。在藍(lán)牙耳機(jī)、智能遙控、智能家居等場(chǎng)景中,能以更小的體積、極低的功耗實(shí)現(xiàn)離線語(yǔ)音識(shí)別功能。

本文關(guān)鍵詞: 語(yǔ)音識(shí)別芯片,語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)

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