該芯片集成了語音識別處理器和一些外部電路，包括A／D、D／A轉(zhuǎn)換器、麥克風接口、聲音輸出接口等，而且可以播放MP3。不需要外接任何的輔助芯片如FLASH，RAM等，直接集成到產(chǎn)品中即可以實現(xiàn)語音識別、聲控、人機對話功能。MCU通信采用SPI總線方式，時鐘不能超過1．5MHz。麥克風工作電路，音頻輸出只需將揚聲器連接到SPOP和SPON即可。使用SPI總線方式時，LD3320的MD要設為高電平，SPIS設為低電平。SPI總線的引腳有SDI，SDO，SDCK以及SCS。INTB為中斷端口，當有識別結(jié)果或MP3數(shù)據(jù)不足時，會觸發(fā)中斷，通知MCU處理。RSTB引腳是LD3320復位端，低電平有效。LED1，LED2作為上電指示燈。3軟件系統(tǒng)設計軟件設計主要有兩部分，分別為移植LD3320官方代碼和編寫語音識別應用程序。3．1移植LD3320源代碼LD3320源代碼是基于51單片機實現(xiàn)的，SPI部分采用的是軟件模擬方式，但在播放MP3數(shù)據(jù)時會有停頓現(xiàn)象，原因是51單片機主頻較低，導致SPI速率很慢，不能及時更新MP3數(shù)據(jù)。移植到ATMEGA128需要修改底層寄存器讀寫函數(shù)、中斷函數(shù)等。底層驅(qū)動在Reg_RW．c文件中，首先在Reg_RW．h使用HARD_PARA_PORT宏定義，以支持硬件SPI。一些語音識別系統(tǒng)需要“訓練”(也稱為“注冊”)，其中個體說話者將文本或孤立的詞匯讀入系統(tǒng)。深圳移動語音識別設計
而解決后者則更像應用商店的開發(fā)者。這里面蘊含著巨大的挑戰(zhàn)和機遇。在過去功能型操作系統(tǒng)的打造過程中，國內(nèi)的程序員們更多的是使用者的角色，但智能型操作系統(tǒng)雖然也可以參照其他，但這次必須自己來從頭打造完整的系統(tǒng)。（國外巨頭不管在中文相關的技術上還是內(nèi)容整合上事實上都非常薄弱，不存在國內(nèi)市場的可能性）隨著平臺服務商兩邊的問題解決的越來越好，基礎的計算模式則會逐漸發(fā)生改變，人們的數(shù)據(jù)消費模式會與不同。個人的計算設備（當前主要是手機、筆記本、Pad）會根據(jù)不同場景進一步分化。比如在車上、家里、工作場景、路上、業(yè)務辦理等會根據(jù)地點和業(yè)務進行分化。但分化的同時背后的服務則是統(tǒng)一的，每個人可以自由的根據(jù)場景做設備的遷移，背后的服務雖然會針對不同的場景進行優(yōu)化，但在個人偏好這樣的點上則是統(tǒng)一的。人與數(shù)字世界的接口，在現(xiàn)在越來越統(tǒng)一于具體的產(chǎn)品形態(tài)（比如手機），但隨著智能型系統(tǒng)的出現(xiàn)，這種統(tǒng)一則會越來越統(tǒng)一于系統(tǒng)本身。作為結(jié)果這會帶來數(shù)據(jù)化程度的持續(xù)加深，我們越來越接近一個數(shù)據(jù)化的世界?？偨Y(jié)從技術進展和產(chǎn)業(yè)發(fā)展來看，語音識別雖然還不能解決無限制場景、無限制人群的通用識別問題。深圳移動語音識別設計舌頭部位不同可以發(fā)出多種音調(diào)，組合變化多端的輔音，可產(chǎn)生大量的、相似的發(fā)音，這對語音識別提出了挑戰(zhàn)。
主流的語音識別系統(tǒng)框架03語音識別發(fā)展歷史羅馬城不是***建成的，語音識別近些年的爆發(fā)也并非一朝一夕可以做到的，而是經(jīng)過了一段漫長的發(fā)展歷程。從初的語音識別雛形，到高達90%以上準確率的現(xiàn)在，經(jīng)過了大約100年的時間。在電子計算機被發(fā)明之前的20世紀20年dai，sheng產(chǎn)的一種叫作"RadioRex"的玩具狗被認為是世界上早的語音識別器。每當有人喊出"Rex"這個詞時，這只狗就從底座上彈出來，以此回應人類的"呼喚"。但是實際上，它使用的技術并不是真正意義上的語音識別技術，而是使用了一個特殊的彈簧，每當該彈簧接收到頻率為500Hz的聲音時，它就會被自動釋放，而500Hz恰好就是人們喊出"Rex"時的***個共振峰的頻率。"RadioRex"玩具狗被視為語音識別的雛形。真正意義上的語音識別研究起源于20世紀50年代。先是美國的AT&TBell實驗室的Davis等人成功開發(fā)出了世界上di一個孤立詞語音識別系統(tǒng)——Audry系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠識別10個英文數(shù)字的發(fā)音，正確率高達98%。1956年，美國普林斯頓大學的實驗室使用模擬濾波器組提取出元音的頻譜后，通過模板匹配。建立了針對特定說話人的包括10個單音節(jié)詞的語音識別系統(tǒng)。1959年。
該模型比百度上一代DeepPeak2模型提升相對15%的性能。開源語音識別Kaldi是業(yè)界語音識別框架的基石。Kaldi的作者DanielPovey一直推崇的是Chain模型。該模型是一種類似于CTC的技術，建模單元相比于傳統(tǒng)的狀態(tài)要更粗顆粒一些，只有兩個狀態(tài)，一個狀態(tài)是CDPhone，另一個是CDPhone的空白，訓練方法采用的是Lattice-FreeMMI訓練。該模型結(jié)構(gòu)可以采用低幀率的方式進行解碼，解碼幀率為傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡聲學模型的三分之一，而準確率相比于傳統(tǒng)模型有提升。遠場語音識別技術主要解決真實場景下舒適距離內(nèi)人機任務對話和服務的問題，是2015年以后開始興起的技術。由于遠場語音識別解決了復雜環(huán)境下的識別問題，在智能家居、智能汽車、智能會議、智能安防等實際場景中獲得了應用。目前國內(nèi)遠場語音識別的技術框架以前端信號處理和后端語音識別為主，前端利用麥克風陣列做去混響、波束形成等信號處理，以讓語音更清晰，然后送入后端的語音識別引擎進行識別。語音識別另外兩個技術部分：語言模型和解碼器，目前來看并沒有太大的技術變化。語言模型主流還是基于傳統(tǒng)的N-Gram方法，雖然目前也有神經(jīng)網(wǎng)絡的語言模型的研究，但在實用中主要還是更多用于后處理糾錯。解碼器的指標是速度?？梢詣h減一組可能的轉(zhuǎn)錄語句以保持易處理性。
隨著科學技術的不斷發(fā)展，智能語音技術已經(jīng)融入了人們的生活當中，給人們的生活帶來了巨大的方便，其中很多智能家居都會使用離線語音識別模塊，這種技術的科技含量非常高，而且它的使用性能也非常好，通過離線語音技術的控制，人們不需要有任何的網(wǎng)絡限制，就可以對智能家居進行智能化操控。人們之所以如此的重視智能家居技術，是因為人們生活當中需要智能化來提高生活效率，提高人們的生活質(zhì)量，所以物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展以離線語音識別模塊為主的技術突飛猛進，并且已經(jīng)應用到了各個領域當中，在智能化家居當中，智能語音電視，智能冰箱，以及智能照明系統(tǒng)，全部都已經(jīng)應用了離線語音識別技術。離線語音識別模塊而且這項技術的實用性非常強，隨著技術的不斷創(chuàng)新，離線語音識別的局限性變得越來越小，人們可以不需要和app的操控，不需要連接網(wǎng)絡，就可以通過離線語音識別模塊來進行智能化操控，簡化了使用智能家居的操作流程，而且智能化離線語音識別的能力非常強，應用到家居生活當中，得到了很好的口碑。所以人們?nèi)绻胍私飧嚓P于離線語音識別模塊，小編可以分享更多知識，讓人們了解離線語音技術的成熟度，并且在今后的智能家居使用過程當中。通過語音信號處理和模式識別讓機器自動識別和理解人類的語音。貴州關閉語音識別
對于強噪聲、超遠場、強干擾、多語種、大詞匯等場景下的語音識別還需要很大的提升。深圳移動語音識別設計
取距離近的樣本所對應的詞標注為該語音信號的發(fā)音。該方法對解決孤立詞識別是有效的，但對于大詞匯量、非特定人連續(xù)語音識別就無能為力。因此，進入80年代后，研究思路發(fā)生了重大變化，從傳統(tǒng)的基于模板匹配的技術思路開始轉(zhuǎn)向基于統(tǒng)計模型（HMM）的技術思路。HMM的理論基礎在1970年前后就已經(jīng)由Baum等人建立起來，隨后由CMU的Baker和IBM的Jelinek等人將其應用到語音識別當中。HMM模型假定一個音素含有3到5個狀態(tài)，同一狀態(tài)的發(fā)音相對穩(wěn)定，不同狀態(tài)間是可以按照一定概率進行跳轉(zhuǎn)；某一狀態(tài)的特征分布可以用概率模型來描述，使用的模型是GMM。因此GMM-HMM框架中，HMM描述的是語音的短時平穩(wěn)的動態(tài)性，GMM用來描述HMM每一狀態(tài)內(nèi)部的發(fā)音特征?；贕MM-HMM框架，研究者提出各種改進方法，如結(jié)合上下文信息的動態(tài)貝葉斯方法、區(qū)分性訓練方法、自適應訓練方法、HMM/NN混合模型方法等。這些方法都對語音識別研究產(chǎn)生了深遠影響，并為下一代語音識別技術的產(chǎn)生做好了準備。自上世紀90年代語音識別聲學模型的區(qū)分性訓練準則和模型自適應方法被提出以后，在很長一段內(nèi)語音識別的發(fā)展比較緩慢，語音識別錯誤率那條線一直沒有明顯下降。DNN-HMM時代2006年，Hinton提出深度置信網(wǎng)絡。
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