語音喚醒芯片主要是通過持續(xù)監(jiān)聽喚醒詞，在接受到喚醒詞以后從低功耗狀態(tài)下觸發(fā)設(shè)備從休眠模式轉(zhuǎn)為工作模式。目前廣泛應(yīng)用于各種智能音箱和智能家居當(dāng)中。下面小編和大家講講語音喚醒芯片是怎么實(shí)現(xiàn)這一過程的。

　　一、聲音收集

　　語音喚醒芯片通過麥克風(fēng)來收集用戶的聲音，然后把聲音轉(zhuǎn)換為電信號(hào)，有時(shí)候還會(huì)采用雙麥克陣列或者多麥克風(fēng)陣列來提升識(shí)別準(zhǔn)確度，以WTK6900系列為例就有一部分是支持多陣列麥克風(fēng)，能實(shí)時(shí)監(jiān)測周圍環(huán)境聲音，最遠(yuǎn)支持10米遠(yuǎn)場識(shí)別。

　　二、信號(hào)處理

　　在收集聲音轉(zhuǎn)化為電信號(hào)以后，還需要針對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理，因?yàn)樵嫉穆曇敉鶗?huì)有一部分環(huán)境噪音存在，在進(jìn)行識(shí)別之前會(huì)對(duì)這些環(huán)境噪音進(jìn)行一些預(yù)處理。

　　三、語義識(shí)別

　　這部分往往是由語音芯片上的微識(shí)別模型來處理的，模型可以針對(duì)性的進(jìn)行訓(xùn)練，最后進(jìn)行喚醒詞匹配。

　　四、喚醒詞匹配

　　喚醒詞匹配目前主流的方案都是通過輕量化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型比如CNN、DNN等進(jìn)行模型訓(xùn)練，用大量的喚醒詞樣本和非喚醒詞樣本進(jìn)行訓(xùn)練，讓模型能夠區(qū)分。

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