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离线语音技术(四)
作者: 轻生活科技-思琪悦悦 编辑: 思琪悦悦 来源: 轻生活科技 发布日期: 2021.04.01
信息摘要:
智能家居是微物联比较重要的应用场景,很多使用过或者了解过的客户都比较认可。随着技术的发展,离线语音技术渐渐的融入到了智能家居当中,朝着A-l…

智能家居微物联比较重要的应用场景,很多使用过或者了解过的客户都比较认可。随着技术的发展,离线语音技术渐渐的融入到了智能家居当中,朝着A-lot方向发展。下面就让轻生活科技小编说一说这个离线语音技术吧!

在某一些应用场景之中,只需要对智能家居进行简单的控制即可,就不需要进行联网操控。那么为了让智能家居和使用者之间有更好的人机交互,就会去使用离线语音技术,本地的控制会更加的快速与便捷,这也会增加使用者的体验,但是这对于生产商而言,是一个新的挑战,要对更复杂的应用场景进行适应和实现应用。

语音识别技术中,不仅要解决降噪和去除杂音,还要解决识别口音问题,在使用有语音识别模块的产品时,会发现它的一个识别率并没有那么高,它会受到口音、语速、环境场景等的影响,导致识别率下降。

就离线语音来说,它得指令是提前预设好的,是固定的,在使用时,只需要对相应的指令进行识别即可,所以这就对了IC的性能没有太大的要求,并且受到指令后的响应速度也相对更快,但这并不是说离线语音是一门简单的技术活,在使用中需要解决使用者的一系列的问题,如:口音、环境、噪音等,然后针对这些问题进行测试和调试。

QLIFE-ASR06PM

想要解决使用者口音的问题,就得从语音模型进行处理,如果是通用全国版的,可以使用音素模型,如果针对某个地区,就可以使用整词模型,一般的模型识别范围在3米左右,如果需要进行远距离的识别,那就得添加支持神经网络架构的ic,收集足够的语音库。

离线语音识别的运作是有着完整的系统的,里面包含有声学前端的处理算法(如远场拾音、语音加强、降噪等)以及语音识别的算法,环境中的噪音,通过声学前端去处理,处理完变成干净声音后再送到语音识别引擎里进行处理,确保唤醒识别的精准性。

本次轻生活科技小编就先聊到这了,欢迎诸位看官留言评论+关注!咱们青山不改,绿水长流,下期再会!

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