本模块以对话管理单元为中心，通过以LD3320芯片为核心的硬件单元实现语音识别功能，采用嵌入式操作系统μC/OS-II来实现统一的任务调度和外围设备管理。 嵌入式语音识别系统和PC机的语音识别系统相比，虽然其运算速度和内存容量有一定限制，但它具有体积小、功耗低、可靠性高、投入小、安装灵活等优点，特别适用于智能家居、机器人及消费电子等领域。 现有的语音识别技术按照识别对象可以分为特定人识别和非特定人识别。 特定人识别是指识别对象为专门的人，非特定人识别是指识别对象是针对大多数用户，一般需要采集多个人的语音进行录音和训练，经过学习，达到较高的识别率。 本文的语音识别方案是以嵌入式微处理器为核心，外围加非特定人语音识别芯片及相关电路构成。语音识别芯片选用ICRoute公司的LD33 20芯片。
作为开发者的我们，想体验这颗芯片，还需要些时间。 3.九芯电子语音识别芯片 3.1 NRK330x语音识别芯片 芯片手册可以去其官方下载。 8.华振电子语音识别芯片 语音识别芯片/语音大脑/ 麦克阵列声学算法-华镇电子 http://www.wanson.cn/ 截止目前，华振的语音识别芯片主要6个系列： 8.1 A550芯片简介 可用于智能识别等诸多领域。A550芯片可以通过多个接口与其它MCU进行通信。 A550支持非特定人中文、英文语音的识别，通过双麦克风降噪收音，并允许用户通过USB接口对关键词和关键句的更新。 -固定词条，非特定人识别 4.-可识别20个词条（每个词条四字） 5.-识别环境：安静无回声 6.-识别效果：安静无回声环境，3米内识别率可达90%及以上 7. -唤醒方式：语音唤醒 4.-固定词条，非特定人识别 5.-可识别6~9个词条（每个词条建议三~四字），出厂词条固定 6.-识别环境：安静无回声 7.
为企业提供极具性价比的语音识别服务。被微信、王者荣耀、腾讯视频等大量内部业务使用，外部落地录音质检、会议实时转写、语音输入法等多个场景。
与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。 语音识别技术的应用场景包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。 语音识别技术1.png 历史 早在计算机发明之前，自动语音识别的设想就已经被提上了议事日程，早期的声码器可被视作语音识别及合成的雏形。 从Baum提出相关数学推理，经过Labiner等人的研究，卡内基梅隆大学的李开复最终实现了第一个基于隐马尔科夫模型的非特定人大词汇量连续语音识别系统Sphinx。 清华大学电子工程系语音技术与专用芯片设计课题组，研发的非特定人汉语数码串连续语音识别系统的识别精度，达到94.8%（不定长数字串）和96.8%（定长数字串）。 研发的5000词邮包校核非特定人连续语音识别系统的识别率达到98.73%，前三选识别率达99.96%；并且可以识别普通话与四川话两种语言，达到实用要求。
在发布会上，百度语音识别新算法和百度鸿鹄芯片的最新进展最引人注目。它们无疑是对进化和赋能两词最好的注解。 首先，语音增强算法大都是基于 mse 准则优化语音的听觉感知，听觉感知变得更清晰，并不一定对应识别率提升。其次，此方法需要首先唤醒语音识别终端，并要求说话者的位置保持固定。 其一，这一算法不需要事先根据前一个唤醒词的方向来定人的说话方向，定出人说话方向之后，再做波束生成，这样的话，波束生成只能对下一句话的唤醒或者是识别有提升作用。 百度鸿鹄芯片：用硬件落地算法 除了最新的语音技术进展，百度也公开了百度鸿鹄芯片的最新进展。百度鸿鹄芯片是百度第一款专门针对语音技术领域开发的 AI 芯片，是百度推动语音识别能力落地应用的新打法。 专用芯片让语音识别模型真正落地 为什么要为语音技术设计专用芯片，通过发布可以看到，百度鸿鹄芯片能够满足了落地深度学习算法的要求。
语音控制的基础就是语音识别技术，可以是特定人或者非特定人的。非特定人的应用更为广泛，对于用户而言不用训练，因此也更加方便。语音识别可以分为孤立词识别，连接词识别，以及大词汇量的连续词识别。 1 语音识别概述 语音识别技术最早可以追溯到20世纪50年代，是试图使机器能“听懂”人类语音的技术。按照目前主流的研究方法，连续语音识别和孤立词语音识别采用的声学模型一般不同。 2 DSP实现语音识别 孤立词语音识别一般采用DTW动态时间规整算法。连续语音识别一般采用HMM模型或者HMM与人工神经网络ANN相结合。 本实验采用的是TI公司多媒体芯片TMS320DM642。定点DSP要能准确、实时的实现语音识别，必须考虑2点问题：精度问题和实时性问题。 精度问题的产生原因已经由1.4节详细阐述，这里不再赘述。 解决实时性问题必须充分利用DSP芯片的片上资源。利用EDMA进行音频数据的搬移，提高CPU利用率。采用PING—PONG缓冲区进行数据的缓存，以保证不丢失数据。
语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。 语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。 其中，孤立词识别 的任务是识别事先已知的孤立的词，如“开机”、“关机”等；连续语音识别的任务则是识别任意的连续语音，如一个句子或一段话；连续语音流中的关键词检测针对的是连续语音，但它并不识别全部文字，而只是检测已知的若干关键词在何处出现 根据针对的发音人，可以把语音识别技术分为特定人语音识别和非特定人语音识别，前者只能识别一个或几个人的语音，而后者则可以被任何人使用。 显然，非特定人语音识别系统更符合实际需要，但它要比针对特定人的识别困难得多。 另外，根据语音设备和通道，可以分为桌面（PC）语音识别、电话语音识别和嵌入式设备（手机、PDA等）语音识别。 自然语音识别与指令式语音识别主要区别是词库大小及处理方式，指令语音所有处理都是本地进行，自然语音识别目前基本都是采用云处理方式，这样其语音库及处理能力是指令语音无法比拟的。
从之前的专注于完成某个特别设定的任务，如语音识别和翻译，一直致力于人工智能的的科大讯飞和阿里云、百度等，人工智能从基础研究、技术到产业，都进入了高速增长期。 深度学习的出现突破了过去机器学习领域浅层学习算法的局限，颠覆了语音识别、语义理解、计算机视觉等基础应用领域的算法设计思路。 算力方面，GPU、NPU、FPGA等专用芯片的出现，使得数据处理速度不再成为人工智能发展的瓶颈。 “AI+”时代，以深度学习等关键技术为核心，以云计算、生物识别、视频识别等数据或计算能力为基础支撑，推动人工智能在金融、医疗、交通、安防、文娱、农业、教育等领域将应用场景落地生根，创造出更大价值。 除非特别注明，文中图片均来自网络，如有侵权，请即联系删除。 人工智能的发展现状5.jpg
不过，贯穿三次创业，黄伟一直围绕的重心都是“智能语音技术”。 “我相信，以语音识别为代表的自然人机对话技术在接下来会给我们的生活带来很多变革。 我们在2012年创立云知声，那时候大家谈的更多的是语音识别等等，而我们要做的不仅仅是语音识别，是人工智能最基础的一些工作。”黄伟说到。 在成立之初，云知声基于云端用语音识别等技术为人们提供智能化服务，不过，“我们发现不能只依赖云，它虽然很重要，但是要实现技术落地的话，往往还需要与终端设备和芯片紧密联合。” 再细化一点，其中的关键在于设备的形态、识别理解技术的达标以及第三方服务的整合，找到一个适合语音交互落地的设备，基于准确率高的智能语音交互技术为用户提供日常必需第三方应用服务。 “在硬件设备端，芯片需要一定周期的测量，所以今年整个的市场规模在盈利方面不会特别大，或者说占据绝对主导性，但在明年一定会。” ?
• 非特定人语音系统：识别的语音与人无关，通常要用大量不同人的语音数据库对识别系统进行学习。 • 多人的识别系统：通常能识别一组人的语音，或者成为特定组语音识别系统，该系统仅要求对要识别的那组人的语音进行训练。 • 连续语音识别系统：自然流利的连续语音输入，大量连音和变音会出现。 从识别系统的词汇量大小考虑，也可以将识别系统分为三类： • 小词汇量语音识别系统：通常包括几十个词的语音识别系统。 去除语音信号中对于语音识别无用的冗余信息，保留能够反映语音本质特征的信息，并用一定的形式表示出来，也就是提取出反映语音信号特征的关键特征参数形成特征矢量序列，去掉那些相对无关的信息如背景噪声、信道失真等 （1）动态时间规整算法(Dynamic Time Warping，DTW) 动态时间规整算法(Dynamic Time Warping，DTW)是在非特定人语音识别中一种简单有效的方法，
总体来看，智能语音芯片有三大战略价值： 算法+芯片，打造更强大的智能语音方案 AI专用芯片，是AI和半导体产业发展的必然。 专用AI芯片与算法融合，对于提升模型性能和准确率都有重要作用。模型的性能和准确率，是AI企业的生命线。以前，企业主要通过算法优化的方式来提升模型准确率，但这存在一定的局限。 ，百毫瓦级全速工作功率，适用于可移动设备；离线识别，支持全离线识别，可离线识别多达数百条指令；快速部署，芯片内置算法，可定制关键词并快速部署于各类设备；就近唤醒，直面唤醒，支持多种布置方案，可满足各种IOT 从深聪智能的实践情况来看，算法+芯片的融合方案，的确具备很强的技术优势，不仅可以把芯片做到更强的性能、更低的功耗，还在远场通话降噪，直面唤醒，方言识别，多语种识别，全双工交互，以及关键的唤醒率，误唤醒和识别率等指标上优势明显 综上，在智能语音领域，呈现出芯片与算法融合发展的趋势。研发出更高性能、更低功耗的语音芯片，可以帮助智能语音企业构筑起竞争壁垒。在行业趋势下，实现AI专用芯片的国产化，对确保供应链安全也至关重要。
尽管“人工智能芯片”相比于语音识别等技术，在消费级市场并没有得到大众的特别关注，但是作为人工智能的基础硬件设施，其已经成为诸多公司抢夺市场、占据风口的一大战略制胜点。 “如果不是这样，而是一家相对通用型的公司来提供，还是需要有一定的通用型但是不能全通用，否则会对效率折损比较大。” 本次发布会上的六款新产品也都体现了对安防这一应用领域的偏向，能够在图像识别和语音识别这些领域，提供性能和功效上更高效的产品。 除了安防，深鉴目前也已经在无人机、云服务等多个领域与国内主要公司深入合作，针对于图像识别与语音识别的专用DPU平台正在投入实用。 图：发布dp-2100-o16：视频结构化解决方案--智慧城市解决方案 深鉴还发布了深涧aristotle架构平台和dp-s64：语音识别加速方案发布-基于稀疏神经网络-让语音识别延迟更短。
作者 | 杨丽 出品 | AI科技大本营 2015 年，有投资人跟云知声创始人/ CEO 黄伟说：“老黄啊，你要专注赛道，做好语音识别就够了。” 不过，他并没有听。 这批有着激进时间表的公司大多在当前各自领域占据了一定优势地位。有的很早就开始着手 AI 芯片的研发，有的才刚刚推出芯片模组。 深度学习在于需要大量的数据进行训练，很快，云知声就发布了自己的“语音识别公有云”，短短不过一年，平台上就已经有 1000 名开发者加入。 值得一提的是，数据积累到一定程度后，海量数据带来的红利会越来越少。如语音识别，数据量从 1 万小时增长到 10 万小时，准确率会提高 1%~2%，但这差别应该不是很大。 在他看来，主要有以下三点因素： 首先，图像识别和语音识别都是数据驱动的。自然语义理解在知识上就存在一个不确定性。 其次，自然语义理解，同样一段话，不同的人读都会得到不同的感受。
在细胞分选的方法里，主要包括特异性分选和非特意性分选两类方法。 所谓特异性是指可以直接选取到目标细胞进行检测，而非特异性选择则是随机进行捕获。这两种方法类似于用 PCR 扩增目标基因还是高通量测序。 而非特异性分选细胞技术一次可以捕获数千个细胞，目前主要有三大平台，分别是微流控芯片，微孔技术以及微液滴的方法。下面分别来介绍三种方法。 三种非特异性高通量单细胞平台 技术类型 代表性技术 技术原型 微流控芯片 Fluidigm 的 C1 平台 Fluidigm 微流控技术 微液滴 10X genomics 单细胞平台 DROP-seq 2.3 UMI UMI 是单分子识别码（Uniquemolecular identifier）的简称，一般是 10-12bp。UMIs 被认为是一个处理扩增偏好性的方法。 在 cDNA 分子扩增前加入随机 UMIs 可以用于识别并计算移除 PCR 引入的重复，而不影响到基因自身表达引入的重复，进而改善基因表达定量的结果和评估等位基因的转录。
2010年是语音识别的转折点，一些学者开始将深度学习技术引入到语音识别领域，语音识别的准确率不断刷新纪录。 到了2015年末，百度语音识别的准确率首次达到90%，等同于人类速记同样一段对话的水平。 、深度合作，在一定程度上保障了终端的用户体验，缺点是成本偏高。 比如传统芯片的平均功耗往往很高，而鸿鹄芯片将提取的语音特征直接在云端进行高精准识别，既保证了语音识别的准确性，平均功耗也只有100mw；鸿鹄芯片支持多达六路的麦克阵列语音信号，并支持deep peak、 deep cnn语音唤醒以及百度最新的双麦克模型波束算法，可以满足设备唤醒后360度无死角识别；同时还能和各种安卓、linux芯片集成为onboard方案。 譬如在硬件层面，度家和乐鑫联合开发了集成鸿鹄芯片的开发模组，采用了双麦克风的设计，可以在5米范围内精准拾音，同时搭载了DeepPeak唤醒引擎、端到端建模技术和流式截断的多层注意力模型，极大地提升了语音识别的准确度
因此，需要专门打造一把切肉的刀，这把刀既要方便切肉，又要方便剁骨头，还需要具有一定的通用性。 人工神经网络算法实际上是通过大量样本数据训练建立了输入数据和输出数据之间的映射关系，其最直接的应用是在分类识别方面。 例如训练样本的输入是语音数据，训练后的神经网络实现的功能就是语音识别，如果训练样本输入是人脸图像数据，训练后实现的功能就是人脸识别。 FPGA在人工智能的应用上同样存在一定的局限性：第一，基本单元的计算能力有限。 当然还有TPU、ARM等芯片架构不停的向人工智能领域靠拢，同样具备一定的优势和局限性。
定个小小目标，努力成为习惯！在最美的年华遇见更好的自己！ CSDN@AXYZdong，CSDN首发，AXYZdong原创 唯一博客更新的地址为： ? AXYZdong的博客 ? 1TOPS，可以方便地实现各类应用场景的机器视觉/听觉算法,也可以进行语音方向扫描和语音数据输出的前置处理工作。 二、K210芯片参数 项目 说明 内核 RISC-v Dual Core 64bit,with FPU 主频 400MHz(可超频至600MHz) SRAM 内置8M Byte 图像识别 QVGA@60fps /VGA@30fps 语音识别 麦克风阵列(8mics) 网络模型 支持YOLOv3 \ Mobilenetv2 \ TinyYOLOv2\人脸识别等 深度学习框架 支持TensorFlow/Keras 五、应用 人脸识别 物体检测 tiny yolov2 20分类 识别颜色值、找形状、找直线、面部识别等 参考文献 [1]：MaixPy 文档 [2]：https://item.taobao.com
2019 年，推出了车规级芯片「雪豹」和面向家居领域的第二款升级版芯片「蜂鸟」系列，并启动具备“图像+语音”多模态交互功能的芯片「海豚」的研发。 ? 云知声招股书这样介绍的： 公司坚持核心技术自主可控，构建了自下而上的全栈人工智能技术体系，自主搭建 了 Atlas 超算平台，将机器学习等前沿技术广泛应用于信号降噪增强、语音识别、声纹识别、语音合成等技术开发 具体而言，就是既包括人工智能语音相关核心技术，主要是感知、认知、生成等方面，还包括语音芯片核心IP、知识图谱、图像识别等技术。 2012年，在少数AI企业嗷嗷待哺、深度学习尚未成熟之际，他们就宣布要构建深度学习神经网络（DNN），将其应用到语音识别技术当中去。 人工智能、量子信息、集成电路放在了前三位，在一定程度上也说明了其重要性上的优先级。 「科技」这一词，在整个「十四五规划建议」全文中，一共出现了36次，重视程度可见一斑。
据百度官方介绍，该音箱搭载了百度首款针对远场语音交互研发的鸿鹄芯片，性能上有三大提升：1）在语音识别上错误率平均降低30%；2）高噪声下首次唤醒率提升10%以上，且达到家居场合使用的超低误报要求；3）平均工作功耗仅 传统上，为了提升远场语音识别的准确率，一般会使用麦克风阵列作为拾音器，利用多通道语音信号处理技术，增强目标信号，提升语音识别精度。 目前，绝大多数在售的智能音箱产品系统所采用的多通道语音识别系统，都是由一个前端增强模块和一个后端语音识别声学建模模块串联而成的： ? 需要指出的一点是，智能音箱的上述两级芯片都是基于ARM芯片，这种芯片做语音唤醒和识别，一方面是成本很高（因为对计算能力要求较高），另一方面功耗也很高。一般来说，平均功耗在 1 W 以上。 这里需要指出的是，由于鸿鹄芯片可以完成所有语音交互（远场拾音、唤醒、定位等）的功能，这就使得，经鸿鹄芯片提取的特征可以直接传递到云端，在云端进行高精准识别，而无需占用主芯片的任何计算资源。
自动语音识别技术在十多年之前还难登大雅之堂，但现在它正成为人们和主要计算设备之间进行交互的主要手段。 据麻省理工学院报道，该院的研究人员已成功开发出了自动语音识别的低功耗专用芯片。 通常人们在手机上启用一次语音识别软件需要消耗1瓦左右的电量，而这款新芯片只需消耗0.2到10毫瓦的电量；当然，具体的能耗大小和需要识别的单词数量有关。 该芯片的很多电路都围绕着尽可能高效地实现语音识别网络而设计。 但是，即便是最节能的语音识别系统，如果持续不中断地运行，也会很快耗光设备的电量。 针对这种情况，该芯片也包含了一个简单的“语音活动检测”（voice activity detection）电路来监听环境中的噪声，以甄别其中是否有人类语音；如果检测到语音，芯片就会激活更大更复杂的语音识别电路 语音识别网络体积太大，不能载入到芯片的内存里，问题就来了：从芯片外存储器中读取数据到芯片中比从芯片自己的存储中读取数据更耗能。
是指用用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理并识别的应用，大致包括机器翻译、自动提取文本摘要、文本分类、语音合成、情感分析等。 自然语言处理的技术层次 从2008年开始，自然语言处理技术的发展也是突飞猛进，从最初的词向量到2013年的word2vec，将深度学习与自然语言处理深度结合在一起，并在机器翻译、问答系统，阅读理解等多个方面取得了一定成功 各大厂也纷纷入局，并都取得了相当不错的成绩 跨媒体分析推理技术 以前的媒体信息处理模型往往是针对单一的媒体数据进行处理分析，比如图像识别、语音识别，文本识别等等，但是现在越来越多的任务需要跨媒体类别分析 ，即需要综合处理文本、视频，语音等信息。 智能芯片技术 一般来说，运用了人工智能技术的芯片就可以称为智能芯片，智能芯片可按技术架构、功能和应用场景等维度分成多种类别。
腾讯云语音识别（ASR） 为开发者提供语音转文字服务的最佳体验。语音识别服务具备识别准确率高、接入便捷、性能稳定等特点。腾讯云语音识别服务开放实时语音识别、一句话识别和录音文件识别三种服务形式，满足不同类型开发者需求……
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