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AI語音交互其實很早就應(yīng)用在各行各業(yè)了，比如早期的蘋果的siri,小米的小愛同學(xué)等，尤其是2025年得益于各大企業(yè)開放的大模型，AI語音交互已經(jīng)開始走進普通人DIY的模塊當(dāng)中。那么AI語音交互怎么實現(xiàn)的呢?下面小編就帶大家走進AI語音交互的過程。　　1.通過硬件采集聲音　　因為機器需要和人對話首先需要能聽到人的聲音，所以機器通過單個麥克風(fēng)或者多個麥克風(fēng)收集人的聲音，采用多個麥克風(fēng)的原因是為了提高識別精度。　　在麥克風(fēng)捕捉到聲音以后，把聲音轉(zhuǎn)化為電信號，形成模擬音頻信號，然后對模擬信號進行降噪處理，在通過數(shù)模轉(zhuǎn)換器將模擬信號轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號方便計算機處理。　　2.語音識別ASR　　在接收到數(shù)字信號以后，需要進行特征提取從數(shù)字信號中提取關(guān)鍵特征，然后通過ASR模型最終得到對應(yīng)的文字內(nèi)容。　　3.自然語音理解識別　　機器把聲音轉(zhuǎn)換成為文字內(nèi)容以后，需要通過自然語音模型來識別用戶的意圖和需求。　　4.對話管理　　在理解清楚用戶的對話需求以后，根據(jù)用戶需求去調(diào)取對應(yīng)的資源進行回復(fù)，比如用戶問今天的天氣怎么樣，那么返回給用戶查詢到的天氣信息。　　總結(jié)：AI語音交互其實就是機器識別人類語音的一種具體的表現(xiàn)方式，通過硬件設(shè)備讓機器理解“人話”，然后通過本地或者云端的資源進行回復(fù)，這類型的硬件目前有很多，比較典型的WT2606系列，WTK6900，還有WT3000A這類型的語音芯片和語音模塊很多都可以...

發(fā)布時間: 2025 - 07 - 30

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語音喚醒芯片方案設(shè)計2025

語音喚醒芯片可以說是當(dāng)下電子產(chǎn)品設(shè)計繞不開的一個需求，主要原因在于語音喚醒芯片可以讓產(chǎn)品在不工作的時候進入休眠狀態(tài)，等接收到喚醒詞的時候把產(chǎn)品激活到工作狀態(tài)，可以讓產(chǎn)品更省點同時還能延長產(chǎn)品的使用壽命。下面就說說語音喚醒芯片的方案設(shè)計。　　WTK6900系列芯片　　WTK6900系列芯片采用了先進的信號處理技術(shù)和自適應(yīng)降噪技術(shù)，能夠有效的的處理環(huán)境噪音，確保識別精度。比如在智能風(fēng)扇的應(yīng)用中，WTK6900系列的芯片就可以在風(fēng)聲中準(zhǔn)確識別用戶的指令。　　高性能 32 位內(nèi)核，主頻達 240MHz，支持硬件浮點運算，具備出色的運算能力。同時，內(nèi)置 1MB SPI FLASH，為存儲相關(guān)語音數(shù)據(jù)提供充足空間。該系列中的 WTK6900FC 版本，在遠場識別能力上表現(xiàn)尤為突出，在 5 米范圍內(nèi)擁有極高識別率，即便處于嘈雜環(huán)境，也能精準(zhǔn)響應(yīng)語音命令。　　WT2605C離在線AI智能語音芯片　　WT2605C可以實現(xiàn)51國語言以及22種國內(nèi)方言的自由切換，，為產(chǎn)品拓展全球市場奠定基礎(chǔ)。其創(chuàng)新的模塊化設(shè)計極具靈活性，在線語音識別、TTS 合成、離線喚醒識別等功能可按需自由組合，方便為不同產(chǎn)品定制專屬的語音交互解決方案。此外，該芯片在音頻輸出方面表現(xiàn)出色，搭載高性能硬件 DAC，擁有 95dB 的信噪比和 - 65dB 的總諧波失真加噪聲，能呈現(xiàn)極致清晰的音頻體驗，為用戶帶來超擬人的音色感受。　　...

發(fā)布時間: 2025 - 07 - 29

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語音喚醒芯片是怎么實現(xiàn)的

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，有時候還會采用雙麥克陣列或者多麥克風(fēng)陣列來提升識別準(zhǔn)確度，以WTK6900系列為例就有一部分是支持多陣列麥克風(fēng)，能實時監(jiān)測周圍環(huán)境聲音，最遠支持10米遠場識別。　　二、信號處理　　在收集聲音轉(zhuǎn)化為電信號以后，還需要針對信號進行處理，因為原始的聲音往往會有一部分環(huán)境噪音存在，在進行識別之前會對這些環(huán)境噪音進行一些預(yù)處理。　　三、語義識別　　這部分往往是由語音芯片上的微識別模型來處理的，模型可以針對性的進行訓(xùn)練，最后進行喚醒詞匹配。　　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等進行模型訓(xùn)練，用大量的喚醒詞樣本和非喚醒詞樣本進行訓(xùn)練，讓模型能夠區(qū)分。　　以上就是關(guān)于“語音喚醒芯片是怎么實現(xiàn)的”的全部內(nèi)容了，希望可以幫助到大家。如果還有不明白的地方可以聯(lián)系我們的在線客服。

發(fā)布時間: 2025 - 07 - 28

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