語音識別芯片現在已經成為了市場上的主流方案了，幾乎高級一點的產品都要帶上語音識別芯片，主要原因就是語音識別芯片可以做到識別人說話并轉化成指定去控制對應的功能。下面小編就帶大家一起去了解語音識別芯片的前世今生。1952 年，埃德瓦爾德（Everett）和科爾特（Kleitman）發表了《計算機識別人類語音》的論文，開啟了語音識別技術的研究大門。當時的語音識別主要集中在小詞匯量、孤立詞、特定人語音識別方法上，采用簡單的模板匹配方法，如動態時間規整（DTW）、支持向量機（SVM）、矢量量化（VQ）等主流算法。這個時期的技術局限性較大，例如對同一個人，在其感冒等情況下聲音發生變化就可能無法識別，而且命令詞較多時識別效率很低。概率統計型方法興起（1993 年 - 2009 年）：主流技術是高斯混合模型 - 隱馬爾可夫模型（GMM - HMM）。HMM 模型在將語音轉換為文本的過程中，增加了音素和狀態兩個轉換單位，GMM 則將狀態的特征分布用概率模型來表述，提升了語音幀到狀態的準確率。基于 GMM - HMM 框架，后續又提出了許多改進方法，如動態貝葉斯方法、區分性訓練方法、自適應訓練方法、HMM/NN 混合模型方法等。然而，GMM + HMM 模型在大詞匯量的語音識別情況下，識別準確率和效率均比較差。語音識別芯片開始出現：早期的語音識別芯片配置等同于通用的低端 MCU，以臺灣新塘為代表的廠商...
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語音識別芯片本身并不能實現智能對話，但是語音識別芯片可以智能對話，主要原因是語音識別芯片的主要功能是接受音源同時對音源進行轉換，進行降噪濾波和解碼等處理以后把聲音處理成機器可以理解的信息或者文字。 語音芯片怎么樣才能實現智能對話? 智能對話是一個比較模糊的概念，如果想要全模態的智能對話光靠一枚本地化處理的語音芯片肯定是是不行，這時候就可以通過網絡連接大模型，通過語音識別芯片把聲音處理成文本，然后等待大模型返回文本信息，最后通過文字轉化聲音輸出。 語音識別芯片實現智能對話的工作流程 麥克風 → 語音識別芯片 → NLP云端服務 → 對話系統 → TTS → 揚聲器 當然還有一些高端化的語音芯片也可以實現本地計算，在芯片上集成輕量化的NLP模型，實現一些簡單的本地對話，比如WTK6900系列就可以支持本地和本地+聯網的模式。 語音識別芯片的多種類型 語音識別芯片其實也分各種類型的，有工業級的有車規級的還有軍工級的，以工業級的語音識別芯片為例，工業級的語音芯片可以支持-45℃-85℃的寬溫域，一般來說工業級已經可以滿足所有家電的日常需求了。 語音識別芯片因為市場化的需求也會分很多不同的系列來適配市場的需求，比如遠場識別有1米的也有10米的，語音識別率有97%的也有90%的，本地化語音指令的數量，還有新能的核心頻率以及拓展接口的需求等等。 語音識別芯片常用的型號 WT2...
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語音芯片其實出現已經很多年了，而語音識別芯片是近些年從語音芯片的基礎上迭代而來!早起的語音芯片主要負責語音播放的基礎功能，隨著時代的變化，語音播放的要求越來越好，從簡單的語音播放到高品質的語音播放，由此語音芯片的采樣率也從早起的8K到現在的44K。而語音識別芯片和語音芯片最大的區別就在于識別，語音識別芯片可以收集用戶的聲音，然后通過NLP等技術來識別用戶的指令，并且執行或者反饋用戶的指令。 當下的AI智能玩具基本上都是搭載語音識別芯片來實現的不僅僅是AI玩具還有很多產品都在慢慢的迭代智能對話智能控制的功能。 1.智能家居 通過語音控制電視機、洗衣機、空調、電冰箱、燈光、掃地機、電飯煲、音箱等等。不需要動手就是好呀，遠遠的喊一句，就可以達到控制家電的目的。 2.車載控制 當下系能源汽車語音控制已經是標配了，都可以實現語音控制能，只不過控制效果各異，使用的芯片也不同，有些是集成在車機的soc里面，有些是單獨的語音識別芯片，基于車機廠家的方案預算不同效果會有差別。 3.醫療監控應用 目前在醫院其實也能看到一些這類型的設備，比較多的就是語音提示功能，比如量血壓的血壓計，在量完以后會報出相關參數。升級成語音識別芯片的話，可以做到聯網查詢分析結果以后通過語音反饋給用戶。 4.消費電子產 玩具類的會比較多，比如小朋友的語音機器人，通過語音對話機器人給小朋友唱歌念書讀英語等功能，...
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