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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�；聲學(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。 |
