AI語音交互其實很早就應用在各行各業了，比如早期的蘋果的siri,小米的小愛同學等，尤其是2025年得益于各大企業開放的大模型，AI語音交互已經開始走進普通人DIY的模塊當中。那么AI語音交互怎么實現的呢?下面小編就帶大家走進AI語音交互的過程。 1.通過硬件采集聲音 因為機器需要和人對話首先需要能聽到人的聲音，所以機器通過單個麥克風或者多個麥克風收集人的聲音，采用多個麥克風的原因是為了提高識別精度。 在麥克風捕捉到聲音以后，把聲音轉化為電信號，形成模擬音頻信號，然后對模擬信號進行降噪處理，在通過數模轉換器將模擬信號轉化為數字信號方便計算機處理。 2.語音識別ASR 在接收到數字信號以后，需要進行特征提取從數字信號中提取關鍵特征，然后通過ASR模型最終得到對應的文字內容。 3.自然語音理解識別 機器把聲音轉換成為文字內容以后，需要通過自然語音模型來識別用戶的意圖和需求。 4.對話管理 在理解清楚用戶的對話需求以后，根據用戶需求去調取對應的資源進行回復，比如用戶問今天的天氣怎么樣，那么返回給用戶查詢到的天氣信息。 總結：AI語音交互其實就是機器識別人類語音的一種具體的表現方式，通過硬件設備讓機器理解“人話”，然后通過本地或者云端的資源進行回復，這類型的硬件目前有很多，比較典型的WT2606系列，WTK6900，還有WT3000A這類型的語音芯片和語音模塊很多都可以...
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語音喚醒芯片主要是通過持續監聽喚醒詞，在接受到喚醒詞以后從低功耗狀態下觸發設備從休眠模式轉為工作模式。目前廣泛應用于各種智能音箱和智能家居當中。下面小編和大家講講語音喚醒芯片是怎么實現這一過程的。 一、聲音收集 語音喚醒芯片通過麥克風來收集用戶的聲音，然后把聲音轉換為電信號，有時候還會采用雙麥克陣列或者多麥克風陣列來提升識別準確度，以WTK6900系列為例就有一部分是支持多陣列麥克風，能實時監測周圍環境聲音，最遠支持10米遠場識別。 二、信號處理 在收集聲音轉化為電信號以后，還需要針對信號進行處理，因為原始的聲音往往會有一部分環境噪音存在，在進行識別之前會對這些環境噪音進行一些預處理。 三、語義識別 這部分往往是由語音芯片上的微識別模型來處理的，模型可以針對性的進行訓練，最后進行喚醒詞匹配。 四、喚醒詞匹配 喚醒詞匹配目前主流的方案都是通過輕量化的神經網絡模型比如CNN、DNN等進行模型訓練，用大量的喚醒詞樣本和非喚醒詞樣本進行訓練，讓模型能夠區分。 以上就是關于“語音喚醒芯片是怎么實現的”的全部內容了，希望可以幫助到大家。如果還有不明白的地方可以聯系我們的在線客服。
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電動摩托車在國內可以是說是市場的寵兒，不論大小城市只要不禁電動車，路邊都滿滿當當塞滿了電動車，大多數電動車都帶屏幕顯示電路和語音播報功能。 傳統的電動摩托車語音播報功能比較簡單，主要就是提示一下電量不足等，地頻次語音播報，而屏幕則是另外單獨集成，傳統的電動摩托車屏幕驅動與語音播報系統，硬件架構相對分離。屏幕驅動部分，常采用專門的屏幕驅動芯片來驅動 TFT 液晶顯示屏，實現速度、電量等基本信息顯示。但在功能拓展時，需外接額外芯片或模塊來增加新顯示內容，如連接獨立導航模塊后，需復雜布線與通信協議適配才能在屏幕顯示導航信息。 語音播報方面，選用通用語音芯片，像早期的一些 8 位語音芯片，其運算能力有限，僅能實現簡單語音播放，如固定的啟動、關機提示音。與屏幕驅動芯片及車輛核心處理單元(如 MCU)通信時，接口單一，通常采用簡單串口通信，數據傳輸速率低，難以滿足復雜交互需求。而且在集成度上，屏幕驅動與語音播報硬件模塊需各自獨立供電、布線，占據空間大，不利于電動摩托車內部緊湊布局，增加了裝配復雜度與故障隱患。 WT2606B方案 1.屏幕驅動 WT2606B是一顆集成了屏幕驅動和語音識別的集成方案，芯片大小只有5m*5m，在屏幕驅動上可以輕松驅動TFT彩屏，使用層疊式的UI設計，讓UI占用的空間更小，同時支持60幀/秒的顯示效果，讓顯示更絲滑。 2.語音識別 傳統的電動車語音播報...
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