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从家居、车载领域了解语音识别芯片

发布日期:[2018-08-27 15:22]    共阅[]次
      2017年全球智能语音产业规模将首次超过百亿美元,达到105亿美元。中国2017年智能语音产业规模也将首次突破百亿元,五年复合增长率超过60%
--2015中国智能语音产业发展白皮书》
 
      语音识别芯片是人工智能应用最成熟的技术之一,并拥有交互的自然性,因而,其具有巨大的市场空间。
      从 20106月微软推出的Kinect体感周边设备、2012年三星推出的远讲语音电视、2014年秋亚马逊推出的智能音箱 Echo以及2015年京东&科大讯飞推出的叮咚音箱,科技巨头都在打造自己的智能语音生态系统。
      IBM、微软、百度等公司在语音识别方面,使用组合模型,不断提升语音识别性能。微软基于6个不同的深度神经网络构成的声学模型以及4个不同的深度神经网络构成的语言模型,取得了超越人类的识别准确率。科大讯飞则基于深度全序列卷积神经网络语音识别框架,取得了实用级的识别性能。云知声、捷通华声、思必驰等智能语音创业公司亦在不断打磨自己的识别引擎,并能够把自己的技术落地到产业中。在巨头和创新者的推动下,语音识别逐渐在智能家居、智能车载、语音助手、机器人等领域取得迅猛发展。
 

1、智能家居

  在智能家居,尤其是智能音箱市场,亚马逊与Google处于行业统治地位,并各具特色。
  亚马逊的Echo已经卖出近千万台,引爆了在线智能音箱市场。相比于传统的音箱,Echo具有远程唤醒播放音乐、联网查询咨询信息、智能控制家电等功能。但是在智能问答方面,Echo表现一般,Google以此为突破口,发布Google Home,从亚马逊手中抢夺23.8%的智能音箱市场份额。它们采用的多是通用芯片(AP芯片/ 平板芯片等)+Codec芯片/DSP芯片等组合的方式,由Codec芯片进行模拟信号的数字信号的抓换,DSP部分对数字信 号进行处理,包括回声消除、噪声抑制、语音降噪/增强等,使语音便于后端的语音识别,再由通用芯片进行处理 传输到云端提供语音处理的计算力支持。
  以亚马逊Echo为例,2014年秋天亚马逊推出智能音箱Echo,最初使用的是TI(德州仪器)的DM3725数字媒体处理 器,该芯片之前主要应用在多媒体设备、视频机顶盒、游戏终端等,在进行语音传输处理时,仍需要搭配Codec芯 片。在早期的Ehco中,亚马逊使用TI(数字媒体处理器)+TI的ADC(模数转换器)来实现。
  后来或许是处于成本以及其他考虑,亚马逊的一些产品开始使用联发科芯片,这款芯片同样不是专用语音识别芯片。 直到今年Q2季度,联发科推出新型芯片了才算真正意义上的语音芯片。
2017年9月,亚马逊发布了多款Echo二代产品,相比一代在音质上有明显的提升,且Echo Plus具备更加强大的家居控制功能,能够自动搜索到附件的智能家居设备,并进行控制。
  在我国的语控电视、语控空调、语控照明等智能语控家电市场,科大讯飞、云知声、启英泰伦做了深入布局。
  科大讯飞联合京东发布叮咚音箱,并于2016年推出讯飞电视助理,打造智能家居领域的入口级应用。云知声提供物联网人工智能技术,通过与格力等公司合作,把自己的语音识别技术集成到终端家电产品中,另外,云知声发布的‘Pandora’语音中控方案,能够大幅缩短产品智能化周期。启英泰伦结合自己强大的硬件(终端智能语音识别芯片CI1006)及算法(深度学习语音识别引擎)优势,提供离线与在线的整套语音识别方案,并在物联网各个领域有广泛的布局。

 

2、智能车载

  随着智能网联的发展,预计未来车联网在车载端的渗透率将超过50%。但是基于安全性等因素考虑,车载端智能与手机端智能有极大的差别,从手机端简单拷贝的方式并不适合车载端使用场景。语音基于其交互的自然性,被认为是未来人与车交互的主要入口路径。
  百度借助自己的人工智能生态平台,推出了智能行车助手CoDriver。科大讯飞与奇瑞等汽车制造商合作,推出了飞鱼汽车助理,推进车联网进程。搜狗与四维图新合作推出了飞歌导航。云知声、思必驰在导航、平视显示器等车载应用方面推出了多款智能语控车载产品。出门问问则基于自己的问问魔镜进入到智能车载市场。
  在语音识别的商业化落地中,需要内容、算法等各个方面的协同支撑,但是良好的用户体验是商业应用的第一要素,而识别算法是提升用户体验的核心因素。下文将从语音识别的算法发展路径、算法发展现状及前沿算法研究三个方面来探讨语音识别技术。
    目前,喜马拉雅FM宣布已正式接入苹果Carplay,并推出Carpaly车载版本。车主可通过语音直接调取在喜马拉雅FM内的所有内容,包括下载,历史,订阅,已购买内容,甚至收听喜好都可以一次性完全同步。手机常听的内容都可在上车后快速定位开启播放,不耽误开车赶路的时间。

 
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