在打造全屋智能的产业链条中，为什么需要离线语音芯片？

智能家居不断升温，全屋智能作为终极想象，画面越来越清晰：集智能照明、安防、影音、家电控制于一体的整体家居解决方案中，不仅单个的家居产品能够实现智能操作，智能单品之间也可以相互连接，从而带来更加智能化、个性化的家居场景。其中，在人机交互驱动因素中，智能语音作为主要的人机交互方式正在智能家居场景快速渗透。为什么需要离线语音芯片？在打造全屋智能的产业链条中，离线语音正在成为重要的一环。随着智能电器、智能门铃、智能猫眼甚至睡眠跟踪记录等设备的广泛应用，智能化已经延伸到家庭中最私密的区域，一些问题渐渐浮现出来。以家庭场景中最为成熟的智能音箱为例，通过在云端进行识别反馈，控制速度比较慢。此外，如果将智能音箱作为中控的话，它的摆放位置就成为一个大问题，以市面范围常见的3-5米而言，它需要在这个半径范围内对其他设备实现语音控制，假设智能音箱放置在客厅，那就必须在客厅去控制其它设备（如果在卧室需要语音关灯，还需要走到客厅，岂不是更麻烦）。

而且绝大多数的云端识别都有数据留存，有暴露隐私的风险。

离线语音控制能够有效解决上述问题，分布式地对单个产品进行针对性地声音控制，不论是大家电还是小家电，包括空调、洗衣机、冰箱、热水器、油烟机、风扇甚至晾衣架、插座、开关，都能通过离线语音实现分布式语音控制和联动。

在网络状况不好或者没有网络的情况下，可以使用基础控制的本地命令词进行离线控制，无需将数据传向云端，充分保证了使用者的隐私。

有业内人士指出，让传统家电实现语音控制看似只是让家电嵌入语音控制模块，但是，要真正实现无论是在线、离线语音识别或者双模式下都能可以听懂用户指令，并能快速、准确进行响应，仍有一定难度。

双方在合作中，一度还曾出现过一些啼笑皆非的案例，比如某冰箱厂商在嵌入智能语音控制方案时，完全没有考虑麦克风的位置，导致语音控制的设计彻底失败。智能语音技术本身需要长期积累，改造成本和技术难度较高，对于这些希望在智能家居时代转型的传统家电厂商来说，智能化系统不是他们的长处，需要专业技术解决方案商来提供相关技术。这也是这几年来语音芯片/模组方案大量涌现的主要原因。根据语音交互的发展状况，将语音芯片的发展归纳为三个阶段:

第一个阶段为语音芯片过渡期，约为2015年以前，采用的多是通用芯片+Codec芯片/DSP芯片等相结合的通用芯片组合。

第二个阶段为崛起期，2015年-2017年之间，语音芯片兴起。随着智能语音设备市场规模进一步发展，专门用于智能家居或智能音箱的语音芯片开始陆续亮相，如九芯电子的NRK10、NRK220X语音识别芯片、广泛应用于蓝牙音箱的N8900、N8700蓝牙录音芯片。

第三阶段语音AI芯片开始涌现。端侧智能倒逼芯片创新，数据的采集、计算、决策都需要在前端设备进行，对于芯片的功耗、算力都有更高要求，语音AI芯片应运而生，如NRK330X智能AI芯片。

目前，AI语音芯片趋势明确，但是从架构、功能方面又各有不同，可以大致分为通用型、半通用型和专用型。

通用型AI芯片类似CPU，AI算法直接在主控芯片的计算单元中加速，可以保证该芯片能适应不同应用场景需要，灵活性较强，但成本和功耗相对较高，例如应用于天猫智能音箱的联发科芯片。

半通用型AI芯片采用异构设计，常为CPU+NN模块的方式，NN模块专门加速AI算法，CPU作为补充，意图在灵活性及成本、功耗取得折中。

专用型芯片即针对语音识别设计的芯片，能够实现更低的成本及功耗，灵活性相对稍弱。由于语音识别应用逐渐成熟，市场需求逐步明确，针对特定场景的高效率、低功耗专用型AI芯片将成为主流产品。

目前的智能终端产品对于语音的应用方式各有不同，有的仅实现离线状态下关键词唤醒，如智能音箱；有的则实现了关键词识别、离线对话等轻量级的语音语义识别，如某些智能家电产品；有的需要在离线状态下依然支持全功能的语音语义识别，如车载场景。

除了应用于to C端，to B领域包括酒店智能语音助手(云端语义针对酒店服务应用可定制化，如客房服务、订餐服务)包括可植入酒店空调、酒店控制面板、酒店客房电话等设备应用，以及智能校园宿舍管理(云端可针对宿舍房间号定点推送上课通知、语音控制、网络电话等)，都有离线语音的用武之地。

智能语音市场整体处于高速发展期，基于语音交互的智能车载、智能家居、智能可穿戴等垂直领域都日趋成熟。如果说2021年将是智能语音高歌猛进的一年，那么，离线语音识别技术将发挥重要作用。

全屋智能的控制类产品会是离线语音的主战场，离线主打控制、在线主打交互，将是目前智能家居产品比较适合的方式。

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