语音识别芯片现在已经成为了市场上的主流方案了，几乎高级一点的产品都要带上语音识别芯片，主要原因就是语音识别芯片可以做到识别人说话并转化成指定去控制对应的功能。下面小编就带大家一起去了解语音识别芯片的前世今生。1952 年，埃德瓦尔德（Everett）和科尔特（Kleitman）发表了《计算机识别人类语音》的论文，开启了语音识别技术的研究大门。当时的语音识别主要集中在小词汇量、孤立词、特定人语音识别方法上，采用简单的模板匹配方法，如动态时间规整（DTW）、支持向量机（SVM）、矢量量化（VQ）等主流算法。这个时期的技术局限性较大，例如对同一个人，在其感冒等情况下声音发生变化就可能无法识别，而且命令词较多时识别效率很低。概率统计型方法兴起（1993 年 - 2009 年）：主流技术是高斯混合模型 - 隐马尔可夫模型（GMM - HMM）。HMM 模型在将语音转换为文本的过程中，增加了音素和状态两个转换单位，GMM 则将状态的特征分布用概率模型来表述，提升了语音帧到状态的准确率。基于 GMM - HMM 框架，后续又提出了许多改进方法，如动态贝叶斯方法、区分性训练方法、自适应训练方法、HMM/NN 混合模型方法等。然而，GMM + HMM 模型在大词汇量的语音识别情况下，识别准确率和效率均比较差。语音识别芯片开始出现：早期的语音识别芯片配置等同于通用的低端 MCU，以台湾新塘为代表的厂商...
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语音识别芯片本身并不能实现智能对话，但是语音识别芯片可以智能对话，主要原因是语音识别芯片的主要功能是接受音源同时对音源进行转换，进行降噪滤波和解码等处理以后把声音处理成机器可以理解的信息或者文字。 语音芯片怎么样才能实现智能对话? 智能对话是一个比较模糊的概念，如果想要全模态的智能对话光靠一枚本地化处理的语音芯片肯定是是不行，这时候就可以通过网络连接大模型，通过语音识别芯片把声音处理成文本，然后等待大模型返回文本信息，最后通过文字转化声音输出。 语音识别芯片实现智能对话的工作流程 麦克风 → 语音识别芯片 → NLP云端服务 → 对话系统 → TTS → 扬声器 当然还有一些高端化的语音芯片也可以实现本地计算，在芯片上集成轻量化的NLP模型，实现一些简单的本地对话，比如WTK6900系列就可以支持本地和本地+联网的模式。 语音识别芯片的多种类型 语音识别芯片其实也分各种类型的，有工业级的有车规级的还有军工级的，以工业级的语音识别芯片为例，工业级的语音芯片可以支持-45℃-85℃的宽温域，一般来说工业级已经可以满足所有家电的日常需求了。 语音识别芯片因为市场化的需求也会分很多不同的系列来适配市场的需求，比如远场识别有1米的也有10米的，语音识别率有97%的也有90%的，本地化语音指令的数量，还有新能的核心频率以及拓展接口的需求等等。 语音识别芯片常用的型号 WT2...
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语音芯片其实出现已经很多年了，而语音识别芯片是近些年从语音芯片的基础上迭代而来!早起的语音芯片主要负责语音播放的基础功能，随着时代的变化，语音播放的要求越来越好，从简单的语音播放到高品质的语音播放，由此语音芯片的采样率也从早起的8K到现在的44K。而语音识别芯片和语音芯片最大的区别就在于识别，语音识别芯片可以收集用户的声音，然后通过NLP等技术来识别用户的指令，并且执行或者反馈用户的指令。 当下的AI智能玩具基本上都是搭载语音识别芯片来实现的不仅仅是AI玩具还有很多产品都在慢慢的迭代智能对话智能控制的功能。 1.智能家居 通过语音控制电视机、洗衣机、空调、电冰箱、灯光、扫地机、电饭煲、音箱等等。不需要动手就是好呀，远远的喊一句，就可以达到控制家电的目的。 2.车载控制 当下系能源汽车语音控制已经是标配了，都可以实现语音控制能，只不过控制效果各异，使用的芯片也不同，有些是集成在车机的soc里面，有些是单独的语音识别芯片，基于车机厂家的方案预算不同效果会有差别。 3.医疗监控应用 目前在医院其实也能看到一些这类型的设备，比较多的就是语音提示功能，比如量血压的血压计，在量完以后会报出相关参数。升级成语音识别芯片的话，可以做到联网查询分析结果以后通过语音反馈给用户。 4.消费电子产 玩具类的会比较多，比如小朋友的语音机器人，通过语音对话机器人给小朋友唱歌念书读英语等功能，...
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