市面上的语音识别芯片不多也不少，但是具体语音芯片都有哪些特征呢?识别率?识别距离?主频?延迟?功耗?等等，下面小编带大家一起去了解语音识别芯片都有哪些特征。 语音识别芯片的核心技术特征 1.核心频率和算力 声音需要经过语音芯片采集和处理，那么语音识别芯片需要具备一定的算力，理论上算力越快反应越快，但是这个速度感知是有个极限值的，比如10ms和20ms乃至30ms其实在对话或者等待的过程中感知差距不大。但是10ms和200ms就稍微有点明显了，所以对于语音芯片的算力需求因使用场景和产品定位会有差距。 2.功耗设计 功耗设计会因为不同的架构和功能产生差异，以WTK6900P-8S为例，休眠功耗5μA，工作时电耗14mA,对于一些有续航要求的产品，选择这类型低功耗的语音识别芯片更为合适! 3.延时(反应速度) 延时也就是语音识别芯片的响应时间，影响延时的一些关键因素有环境噪音，还有指令复杂程度，还有就是储存的速度，在≤65dB噪声环境下(如按摩器运行时)，芯片的动态噪声抑制技术可维持低延时;若噪声超过阈值，可能触发额外降噪处理，增加10-20ms延时。以WTK6900系列来说 延时大概在50-150MS ，不同的型号有差异且可调节。 4.识别距离 远场场景(如智能家居)需支持 35 米距离拾音，芯片内置增益控制、噪声抑制算法;近场场景(如手机语音助手)则优化近距离高保真...
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前言：校园霸凌现象日益受到社会各界的广泛关注，其对学生的身心健康造成了严重的负面影响。为了有效预防和及时处理校园霸凌事件，保障学生的安全，唯创知音推出了防霸凌报警器语音识别芯片应用方案。该方案融合了先进的语音识别技术、智能报警功能以及便捷的通信手段，致力于打造一个全方位、多层次的校园安全防护体系。 方案概述 (一)方案架构 本方案主要由前端防霸凌报警器、后端管理平台以及通信网络三部分组成。前端报警器内置唯创知音语音识别芯片WTK6900，负责实时采集现场声音并进行语音识别，一旦检测到预设的霸凌相关关键词，立即触发报警机制;后端管理平台接收报警信息，对报警事件进行处理和记录，并可实现与学校安保人员、教师等相关人员的联动;通信网络则负责保障前端报警器与后端管理平台之间的数据传输稳定可靠。 (二)核心技术 —— 语音识别芯片WTK6900强大的语音识别能力：该芯片采用先进的语音识别算法，能够准确识别多种语言和方言，对校园环境中的复杂语音信号具有良好的适应性。通过预设与霸凌行为相关的关键词，如 “救命”“别打我”“欺负人” 等，芯片可以在嘈杂的校园环境中快速、精准地捕捉到这些关键信息，触发后续报警流程。 2.高灵敏度与低误报率：芯片具备高灵敏度的麦克风输入接口，能够在较远距离内清晰采集声音。同时，通过优化算法和智能降噪技术，有效降低了环境噪声对语音识别的干扰，大大提高了识别的准确...
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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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