市面上的語音識別芯片不多也不少，但是具體語音芯片都有哪些特征呢?識別率?識別距離?主頻?延遲?功耗?等等，下面小編帶大家一起去了解語音識別芯片都有哪些特征。 語音識別芯片的核心技術特征 1.核心頻率和算力 聲音需要經過語音芯片采集和處理，那么語音識別芯片需要具備一定的算力，理論上算力越快反應越快，但是這個速度感知是有個極限值的，比如10ms和20ms乃至30ms其實在對話或者等待的過程中感知差距不大。但是10ms和200ms就稍微有點明顯了，所以對于語音芯片的算力需求因使用場景和產品定位會有差距。 2.功耗設計 功耗設計會因為不同的架構和功能產生差異，以WTK6900P-8S為例，休眠功耗5μA，工作時電耗14mA,對于一些有續航要求的產品，選擇這類型低功耗的語音識別芯片更為合適! 3.延時(反應速度) 延時也就是語音識別芯片的響應時間，影響延時的一些關鍵因素有環境噪音，還有指令復雜程度，還有就是儲存的速度，在≤65dB噪聲環境下(如按摩器運行時)，芯片的動態噪聲抑制技術可維持低延時;若噪聲超過閾值，可能觸發額外降噪處理，增加10-20ms延時。以WTK6900系列來說 延時大概在50-150MS ，不同的型號有差異且可調節。 4.識別距離 遠場場景(如智能家居)需支持 35 米距離拾音，芯片內置增益控制、噪聲抑制算法;近場場景(如手機語音助手)則優化近距離高保真...
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前言：校園霸凌現象日益受到社會各界的廣泛關注，其對學生的身心健康造成了嚴重的負面影響。為了有效預防和及時處理校園霸凌事件，保障學生的安全，唯創知音推出了防霸凌報警器語音識別芯片應用方案。該方案融合了先進的語音識別技術、智能報警功能以及便捷的通信手段，致力于打造一個全方位、多層次的校園安全防護體系。 方案概述 (一)方案架構 本方案主要由前端防霸凌報警器、后端管理平臺以及通信網絡三部分組成。前端報警器內置唯創知音語音識別芯片WTK6900，負責實時采集現場聲音并進行語音識別，一旦檢測到預設的霸凌相關關鍵詞，立即觸發報警機制;后端管理平臺接收報警信息，對報警事件進行處理和記錄，并可實現與學校安保人員、教師等相關人員的聯動;通信網絡則負責保障前端報警器與后端管理平臺之間的數據傳輸穩定可靠。 (二)核心技術 —— 語音識別芯片WTK6900強大的語音識別能力：該芯片采用先進的語音識別算法，能夠準確識別多種語言和方言，對校園環境中的復雜語音信號具有良好的適應性。通過預設與霸凌行為相關的關鍵詞，如 “救命”“別打我”“欺負人” 等，芯片可以在嘈雜的校園環境中快速、精準地捕捉到這些關鍵信息，觸發后續報警流程。 2.高靈敏度與低誤報率：芯片具備高靈敏度的麥克風輸入接口，能夠在較遠距離內清晰采集聲音。同時，通過優化算法和智能降噪技術，有效降低了環境噪聲對語音識別的干擾，大大提高了識別的準確...
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語音識別芯片現在已經成為了市場上的主流方案了，幾乎高級一點的產品都要帶上語音識別芯片，主要原因就是語音識別芯片可以做到識別人說話并轉化成指定去控制對應的功能。下面小編就帶大家一起去了解語音識別芯片的前世今生。1952 年，埃德瓦爾德（Everett）和科爾特（Kleitman）發表了《計算機識別人類語音》的論文，開啟了語音識別技術的研究大門。當時的語音識別主要集中在小詞匯量、孤立詞、特定人語音識別方法上，采用簡單的模板匹配方法，如動態時間規整（DTW）、支持向量機（SVM）、矢量量化（VQ）等主流算法。這個時期的技術局限性較大，例如對同一個人，在其感冒等情況下聲音發生變化就可能無法識別，而且命令詞較多時識別效率很低。概率統計型方法興起（1993 年 - 2009 年）：主流技術是高斯混合模型 - 隱馬爾可夫模型（GMM - HMM）。HMM 模型在將語音轉換為文本的過程中，增加了音素和狀態兩個轉換單位，GMM 則將狀態的特征分布用概率模型來表述，提升了語音幀到狀態的準確率。基于 GMM - HMM 框架，后續又提出了許多改進方法，如動態貝葉斯方法、區分性訓練方法、自適應訓練方法、HMM/NN 混合模型方法等。然而，GMM + HMM 模型在大詞匯量的語音識別情況下，識別準確率和效率均比較差。語音識別芯片開始出現：早期的語音識別芯片配置等同于通用的低端 MCU，以臺灣新塘為代表的廠商...
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