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一文解读语音识别芯片技术是如何将智障家电变成智能家电的

作者:admin时间:2018-11-0784 次浏览

信息摘要:

语音识别芯片技术自2009年取得了重大突破,在智能手机领域,消费者已经着实体会到了语音识别技术带来的爽的感觉,但是在老百姓生活中使用频繁的传统家用电器的领域,语音识别技术却似乎进展缓慢···...

语音识别芯片技术自2009年取得了重大突破,在智能手机领域,消费者已经着实体会到了语音识别技术带来的爽的感觉,但是在老百姓生活中使用频繁的传统家用电器的领域,语音识别技术却似乎进展缓慢,表现不佳。

语音识别是一种结合了生理和行为两种成分的生物认证技术。气管、鼻腔、咽喉、舌头等组织的相互配合,影响了声音的音调、音强和音色,从而形成了每个人声音的独特性,这构成语音的生理基础;而每个人不同的说话内容,则构成了语音的行为基础。

因此,语音识别是一种很有趣的过程,既要知道你在说什么内容(行为特征),又要知道你在以什么样的方式说(生理特征)。

那么,语音识别芯片技术是如何将智障家电变成智能家电?主要是从算法和语音激活检测两方面入手:

一文解读语音识别芯片技术是如何将智障家电变

算法

对于语音识别系统而言,步要检测是否有语音输入,即,语音激活检测(VAD)。在低功耗设计中,相比于常用语音识别芯片的其它部分,VAD采用always on的工作机制。当VAD检测到有语音输入之后,VAD便会唤醒后续的识别系统。识别系统总体流程如图2所示,主要包括特征提取、识别建模及模型训练、解码得到结果几个步骤。

 

VAD(语音激活检测)

用于判断什么时候有语音输入,什么时候是静音状态。常用语音识别芯片后续的操作都是在VAD截取出来的有效片段上进行,从而能够减小语音识别系统噪声误识别率及系统功耗。在近场环境下,由于语音信号衰减有限,信噪比(SNR)比较高,只需要简单的方式(比如过零率、信号能量)来做激活检测。但是在远场环境中,由于语音信号传输距离比较远,衰减比较严重,因而导致麦克风采集数据的SNR很低,这种情况下,简单的激活检测方法效果很差。使用深度神经网络(DNN)做激活检测是基于深度学习的语音识别系统中常用的方法(在该方法下,语音激活检测即为一个分类问题)。在MIT的智能语音识别芯片中使用了精简版的DNN来做VAD,该方法在噪声比较大的情况下也具有很好的性能。但是更复杂的远场环境中,VAD仍然是未来研究的重点。

 














 



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