詳解語音識別芯片的技術方案?

　    如今物聯網的時代，而語音識別被視作為人機交互的入口，由于人工智能和機器學習迅猛發展，語音控制也變得更為實用。在接下來的幾年里智能語音將成為人機交互的新范式，語音識別技術將解放人類雙手和眼睛，用戶以較低的成本實現隨時訪問。未來與智能家居、可穿戴設備、機器人等交互模式，智能語音識別芯片將是最佳人機交互模式。

　　語音識別芯片也叫語音識別IC，與傳統的語音芯片相比，語音識別芯片最大的特點就是能夠語音識別，它能讓機器聽懂人類的語音，并且可以根據命令執行各種動作，如眨眼睛、動嘴巴(智能娃娃)。除此之外，語音識別芯片還具有高品質、高壓縮率錄音放音功能，可實現人機對話。
 

　　語音識別芯片所涉及的技術包括:信號處理、模式識別、概率論和信息論、發聲機理和聽覺機理、人工智能等等。

　　一、語音識別分類

　　按照使用者的限制而言，語音識別芯片可以分為特定人語音識別芯片和非特定人語音識別芯片。

　　特定人語音識別芯片是針對指定人的語音識別，其他人的話不識別，須先把使用者的語音參考樣本存入當成比對的資料庫，即特定人語音識別在使用前必須要進行語音訓練，一般按照機器提示訓練2遍語音詞條即可使用。

　　非特定人語音識別是不用針對指定的人的識別技術，不分年齡、性別，只要說相同語言就可以，應用模式是在產品定型前按照確定的十幾個語音交互詞條，采集200人左右的聲音樣本，經過PC算法處理得到交互詞條的語音模型和特征數據庫，然后燒錄到芯片上。應用這種芯片的機器(智能娃娃、電子寵物、兒童電腦)就具有交互功能了。

　　非特定人語音識別應用有的是基于音素的算法，這種模式下不需要采集很多人的聲音樣本就可以做交互識別，但是缺點是識別率不高，識別性能不穩定。

　　二、語音識別基本原理

　　嵌入式語音識別系統都采用了模式匹配的原理。錄入的語音信號首先經過預處理，包括語音信號的采樣、反混疊濾波、語音增強，接下來是特征提取，用以從語音信號波形中提取一組或幾組能夠描述語音信號特征的參數。特征提取之后的數據一般分為兩個步驟，第一步是系統"學習"或"訓練"階段，這一階段的任務是構建參考模式庫，詞表中每個詞對應一個參考模式，它由這個詞重復發音多遍，再經特征提取和某種訓練中得到。第二是"識別"或"測試"階段，按照一定的準則求取待測語音特征參數和語音信息與模式庫中相應模板之間的失真測度，最匹配的就是識別結果。

　　相信這不僅對于智能手機，對于可穿戴設備、智能家居而言也是十分受用的產品;因為這些設備因為體積而受限的交互界面可借助語音識別進入新階段。而在續航問題上也能得到又有效的保證。

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