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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目前有不少芯片都可以實現語音控制功能，語音芯片實現語音控制功能的核心邏輯是通過本地硬件進行一系列的流程化操作，不依賴云端大模型。其核心流程是聲音采集→信號處理→語義識別→發出指令→執行指令的一個過程，下面小編就根據語音芯片的工作過程展開講解。 1.聲音的采集和識別 語音芯片通過麥克風接受到人發出的聲音然后轉換成為電信號，ADC接著把電信號轉換成為數字信號，然后把這些數字信號發送到DSP進行處理，最終通過語音芯片上的本地化ASR完成聲音的采集和識別。 2.單麥克風和多麥克風的區別 這其中麥克風的的數量以及降噪算法會影響到語音芯片的識別精準度，通過語音芯片上的ASR模型也會影響到識別的精準度，在預算充足的情況下多麥克陣列優于單麥。 3.識別以后怎么執行指令 簡單的理解就是語音芯片上裝有一個TTS，可以把聲音轉換為文字，然后把提取到的聲音和本地的指令庫進行匹配，識別出用戶的具體需求。芯片內置輕量化 AI 模型(如 CNN、RNN 的簡化版，或專門優化的 Transformer 模型)，這些模型通過海量語音樣本(不同口音、語速、環境下的指令)預訓練，具備泛化識別能力;以WT2606系列為例，可以最高支持300條本地指令，對于絕大多數離線語音芯片來說已經夠用了，如果還不夠用的情況下WT2606還可以通過鏈接云端大模型實現無限指令。 在語音芯片識別指令以后，通過控制接口輸出芯片，...
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