在语音识别技术中，语音识别芯片作为核心部件，确定了语音识别系统的性能和稳定性。语音识别芯片能够识别语音信号的关键在于其内部的算法和架构，而对于声音信号的识别，需要了解声音信号的构成及其特性。本文将深入探究语音信号的基本构成，以及语音识别芯片识别声音包括的五个部分。
语音信号通常包括两个主要的特征：语音信号频率和语音信号时域。语音信号频率对应于语音信号的音调，而语音信号时域对应于语音信号的时长和音量。在语音识别芯片的算法和架构中，一般会涉及到以下五个部分：
1. 预处理：预处理是指对输入的声音数据进行数字化处理，将其转化为计算机可处理的语音数据。这个步骤通常包括对语音信号进行去噪、滤波、信号增益等一系列前期处理。
2. 特征提取：通过对预处理后的声音数据进行其他处理，如短时傅里叶变换 (STFT)、线性预测编码 (LPC) 等手段来提取特征，以便后续的处理效果更加准确。通常，从声音发音的角度来看，语音信号的频谱对于声音的理解作用更为显著。
3. 语音编码：在语音编码中，语音信号被压缩存储，以便更加高效地传输或存储。ELP、G.729、AMR 等编码方式都可以被用来压缩语音信号。语音编码技术不仅可以减少语音信号传输的网络带宽要求，同时也可以加快语音识别芯片对信号的处理和解码速度。
4. 音素模型：音素模型是语音识别芯片中的一个重要的部分，它可以将语音信号转化为口型和颌面肌肉运动特征，然后识别和分析出输入信号的字音，并将其与语言模型进行合并，进而进行语音识别。
5. 语言模型：语音识别模型中的语言模型旨在为整个系统提供合适的上下文和背景信息。通常，语言模型所需要的数据是来自大型的语料库或网络中的大量文本资源。通过对标准的语言知识进行处理，MMI、DNN 等算法可以被用来构建有效的语言模型。
总结而言，语音识别芯片识别声音主要包括预处理、特征提取、语音编码、音素模型以及语言模型。预处理阶段用于去噪处理和滤波增益等处理，特征提取包括短时傅里叶变换 (STFT)、线性预测编码 (LPC) 等处理手段，语音编码用于压缩存储语音数据，音素模型可以将语音信号转化为口型和颌面肌肉运动特征，而语言模型则是为基于语音编码和音素模型中描述的正确文本字符串提供上下文和背景，以便更好地进行语音识别。
