语音识别芯片的基本原理和工作流程

语音识别技术的目标是将人们语音中的词汇内容转换为计算机可读输入，如按钮、二进制编码或字符序列。语音识别就像一个“机器的听觉系统”，它允许设备根据识别和理解将语音信号转换为相应的文本或指令。语音识别技术正逐渐成为计算机信息处理技术中的关键技术。

语音识别芯片的基本原理

语音识别芯片是将语音信号转换为相应的文本信息。该系统主要包括四个部分：特征提取、声学模型、语言模型及其词典和解码。为了更有效地提取特征，通常需要对收集到的声音信号进行过滤、帧分析等预处理，从原始信号中提取要分析的信号;之后，特征提取工作将声音信号从时域转换为频域，为声学模型提供适当的特征向量;声学模型根据声学特征计算每个特征向量在声学特征中的评分;语言模型根据语言学相关理论计算声音信号对应短语序列的概率;最后，根据现有词典对短语序列进行解码，获得最终可能的文本表示。

语音识别芯片有三个原理：

1、语音信号中的语言信息编码是根据幅度谱的时间变化进行的;

2、由于语音是可以阅读的，也就是说声学信号可以在不考虑说话人说话传达的信息内容的前提下用多个具有区别性的、离散的符号来表示;

3、语音交互是一个认知过程，因此不能与语法、词义、术语规范等方面分开。

语音识别技术的工作流程

一般来说，一个完整的语音识别系统的工作过程分为七个步骤：

1、分析和处理语音信号，去除冗余信息。

2、获取影响语音识别的重要信息和表达语言含义的特征信息。

3、围绕特征信息，用最小单元识别单词。

4、根据不同语言的各自语法，按顺序识别单词。

5、把前后含义为协助识别鉴定标准，有利于分析识别。

6、根据语义分析，将重要信息划分为段落，取出被识别的单词并相互连接，并根据句子的含义调整句子的组成。

7、整合词义，具体分析前后文的相互依存，适当调整目前正在处理的句子。

英尚微所提供的超低功耗的离线智能语音识别芯片，集成了先进的语音活动监测(VAD)、声纹识别、自动消噪神经网络，拥有高效的电源管理模块、数字和模拟语音信号输入接口以及ARM Cortex-M0内核，并且搭配了GPIO、UART、SPI、I2C、I2S 等片内外设。在蓝牙耳机、智能遥控、智能家居等场景中，能以更小的体积、极低的功耗实现离线语音识别功能。

审核编辑：汤梓红