芯资讯｜WTK6900系列语音识别芯片IC自学习功能解析

在人工智能与物联网技术深度融合的今天，离线语音识别技术凭借其隐私安全、即时响应等优势，正在智能家居、工业控制等领域快速普及。广州唯创电子推出的WTK6900系列语音识别芯片，凭借其创新的离线命令词自学习功能，为用户提供了灵活高效的语音交互解决方案。本文将深入解析这一核心技术的工作原理及操作流程。

一、智能自学习功能概述

WTK6900系列芯片支持多模态学习方式，用户可通过物理按键、串口指令、语音命令或专用APP启动学习流程。其核心技术突破在于：

全离线运行：所有学习过程均在本地完成，无需网络传输

动态模板管理：可存储100+个自定义语音模板

自适应算法：支持0.5-3秒语音指令，识别准确率≥95%

二、唤醒词学习全流程

启动学习模式
在默认唤醒状态（"智能管家"）下，清晰说出"学习唤醒词"指令，芯片将播放提示音进入教学模式。

三次语音采样
根据语音提示，在安静环境中用自然语调重复新唤醒词三次。系统通过以下技术处理：

时频分析：提取MFCC特征参数

动态时间规整：消除语速差异

高斯混合建模：建立声学特征模板

模板存储与验证
学习成功后芯片自动播放确认音，新建模板存入FLASH的专用存储区（占用约8KB空间）。此时新唤醒词即生效，原厂唤醒词仍保留作为备用。

三、命令词学习进阶应用

批量学习模式
说出"学习命令词"进入连续学习状态，系统支持单次学习5-20个指令词（视存储空间而定）。每个词学习流程包含：

声纹降噪处理：自动过滤环境底噪

端点检测：精准识别语音起止点

特征压缩：采用PCA算法降低数据维度

中断续学机制
长按物理按键3秒可随时退出学习，已成功学习的命令词自动加密存储。下次进入学习模式时，系统智能跳过已存词条，实现断点续学。

多场景适配
支持方言自适应学习，通过调节以下参数提升识别率：

相似度阈值：默认为0.75，可设0.6-0.9

响应延时：50-1000ms可调

拒识灵敏度：过滤非目标语音

四、核心技术原理

该芯片采用混合识别架构：

前端处理
通过16kHz采样率获取语音信号，经预加重、分帧、加窗处理，提取包含12维MFCC+能量+差分参数的39维特征向量。

模板匹配
应用改进型DTW算法，计算公式为：

复制

D(i,j) = d(i,j) + min{D(i-1,j), D(i,j-1), D(i-1,j-1)}

其中d(i,j)表示测试模板第i帧与参考模板第j帧的欧氏距离。

决策机制
设置双重判别条件：

最近邻得分 > 阈值θ1

次优得分差 > 阈值θ2
满足条件则触发对应指令，否则进入拒识状态。

五、典型应用场景

智能家居控制
自定义"打开星空灯"、"调至影院模式"等场景指令，实现0.3秒内响应

工业设备操控
在嘈杂车间环境下（信噪比≥15dB），可靠识别设备启停指令

无障碍交互
支持语速0.5-3倍正常范围，适配不同用户群体

六、注意事项

学习环境建议背景噪声＜45dB

避免设置过近发音的唤醒词（如"开门"与"开灯"）

定期通过#04指令进行模板优化维护

存储满时自动触发LRU替换算法

WTK6900系列通过创新的本地化学习架构，在保证用户隐私的前提下，实现了媲美在线方案的识别性能。其模块化设计支持二次开发，开发者可通过UART接口灵活配置200+个控制参数，为各类智能设备赋予"能听会说"的交互能力。随着边缘计算技术的进步，这类离线语音方案正在开启人机交互的新纪元。