目前有不少芯片都可以实现语音控制功能，语音芯片实现语音控制功能的核心逻辑是通过本地硬件进行一系列的流程化操作，不依赖云端大模型。其核心流程是声音采集→信号处理→语义识别→发出指令→执行指令的一个过程，下面小编就根据语音芯片的工作过程展开讲解。
1.声音的采集和识别
语音芯片通过麦克风接受到人发出的声音然后转换成为电信号，ADC接着把电信号转换成为数字信号，然后把这些数字信号发送到DSP进行处理，最终通过语音芯片上的本地化ASR完成声音的采集和识别。
2.单麦克风和多麦克风的区别
这其中麦克风的的数量以及降噪算法会影响到语音芯片的识别精准度，通过语音芯片上的ASR模型也会影响到识别的精准度，在预算充足的情况下多麦克阵列优于单麦。
3.识别以后怎么执行指令
简单的理解就是语音芯片上装有一个TTS，可以把声音转换为文字，然后把提取到的声音和本地的指令库进行匹配，识别出用户的具体需求。芯片内置轻量化 AI
模型(如 CNN、RNN 的简化版，或专门优化的 Transformer
模型)，这些模型通过海量语音样本(不同口音、语速、环境下的指令)预训练，具备泛化识别能力;以WT2606系列为例，可以最高支持300条本地指令，对于绝大多数离线语音芯片来说已经够用了，如果还不够用的情况下WT2606还可以通过链接云端大模型实现无限指令。
在语音芯片识别指令以后，通过控制接口输出芯片，驱动外设完成指令动作，实现语音控制功能。
4.离线语音芯片的选型
目前市场上离线语音芯片或模块其实是有很多的，但是面向的场景有比较大的区别，即便都是离线语音芯片但是芯片的识别能力降噪能力还有指令条数都有蛮大的差别的，当然抛开价格谈性能是有点耍流氓了，因为本地算力越强的芯片其价格也必然是水涨船高。
总结：离线语音芯片实现语音控制的核心，是 “硬件加速(NPU/DSP)+ 本地化算法(特征提取、识别模型)+ 场景化优化(降噪、唤醒)”
的协同*。不同芯片的差异体现在：支持的指令数量(10-1000 条)、识别距离(1-10 米)、功耗(μA
级待机)、抗噪能力等，需根据应用场景(如智能家居、车载、穿戴设备)选择适配产品。