智能家居市场本地离线语音识别芯片的发展已为控制入口做了一个补充,在抛去了传统遥控器和手机APP之后,通过口令发送让家居环境达到舒适状态,让生活更便捷智能。远场语音识别、环境噪声抑制技术、唤醒率的大幅下降等等一个个技术节点得到新的突破,为智能家居提供了新的控制入口选择。

本地离线语音识别芯片涉及的技术包括:信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。语音识别技术作为人工智能的支撑,语音识别,语音控制以及和WiFi/蓝牙组合是应用的主要表现形式。本文从本地离线语音识别芯片现状出发为您呈现语音控制技术在智能家居产品中的应用前景。

本地离线语音识别芯片都采用了模式匹配的原理。录入的语音信号首先经过预处理,包括语音信号的采样、反混叠滤波、语音增强,接下来是特征提取,用从语音信号波形中提取一组或几组能够描述语音信号特征的参数。特征提取之后的数据一般分为两个步骤,第一步是系统训练阶段,这一阶段的任务是构建参考模式库,词表中每个词对应一个参考模式,它由这个词重复发音多遍,再经特征提取和某种训练中得到。第二是识别阶段,按照一定的准则求取待测语音特征参数和语音信息与模式库中相应模板之间的失真测度,最匹配的就是识别结果。实际应用中语音的信息量大,大范围的语音识别困难较大。普通话与各个地方的方言是不同的,各个地方的方言之间又是不同的,这就在客观上给语音识别造成阻碍,需最大限度宽泛地了解各种类型的语音信息。目前,离线语音识别普遍使用唤醒词+指令词的模式,就是利用对唤醒词语料【一般为300---500人的语料】特征值的提取和训练,严格控制误唤醒的方法,来避免误动作。对指令词一般都直接采用编译的方式,【因为指令词数量多,无法象唤醒词那样做训练,那是一个天大的工作量】为了提升指令词的效果,通常的做法是针对每个指令词根据实际测试结果,针对性调整每个词的灵敏度参数,而不能简单的把灵敏度调到最高。

目前市场上,本地离线语音识别芯片厂家众多,真是乱花渐欲迷人眼。小编在此将几家知名度高的本地离线语音识别芯片对比分析下: