目前有不少芯片都可以實(shí)現(xiàn)語音控制功能，語音芯片實(shí)現(xiàn)語音控制功能的核心邏輯是通過本地硬件進(jìn)行一系列的流程化操作，不依賴云端大模型。其核心流程是聲音采集→信號(hào)處理→語義識(shí)別→發(fā)出指令→執(zhí)行指令的一個(gè)過程，下面小編就根據(jù)語音芯片的工作過程展開講解。

　　1.聲音的采集和識(shí)別

　　語音芯片通過麥克風(fēng)接受到人發(fā)出的聲音然后轉(zhuǎn)換成為電信號(hào)，ADC接著把電信號(hào)轉(zhuǎn)換成為數(shù)字信號(hào)，然后把這些數(shù)字信號(hào)發(fā)送到DSP進(jìn)行處理，最終通過語音芯片上的本地化ASR完成聲音的采集和識(shí)別。

　　2.單麥克風(fēng)和多麥克風(fēng)的區(qū)別

　　這其中麥克風(fēng)的的數(shù)量以及降噪算法會(huì)影響到語音芯片的識(shí)別精準(zhǔn)度，通過語音芯片上的ASR模型也會(huì)影響到識(shí)別的精準(zhǔn)度，在預(yù)算充足的情況下多麥克陣列優(yōu)于單麥。

　　3.識(shí)別以后怎么執(zhí)行指令

　　簡(jiǎn)單的理解就是語音芯片上裝有一個(gè)TTS，可以把聲音轉(zhuǎn)換為文字，然后把提取到的聲音和本地的指令庫進(jìn)行匹配，識(shí)別出用戶的具體需求。芯片內(nèi)置輕量化 AI 模型(如 CNN、RNN 的簡(jiǎn)化版，或?qū)ｉT優(yōu)化的 Transformer 模型)，這些模型通過海量語音樣本(不同口音、語速、環(huán)境下的指令)預(yù)訓(xùn)練，具備泛化識(shí)別能力;以WT2606系列為例，可以最高支持300條本地指令，對(duì)于絕大多數(shù)離線語音芯片來說已經(jīng)夠用了，如果還不夠用的情況下WT2606還可以通過鏈接云端大模型實(shí)現(xiàn)無限指令。

　　在語音芯片識(shí)別指令以后，通過控制接口輸出芯片，驅(qū)動(dòng)外設(shè)完成指令動(dòng)作，實(shí)現(xiàn)語音控制功能。

　　4.離線語音芯片的選型

　　目前市場(chǎng)上離線語音芯片或模塊其實(shí)是有很多的，但是面向的場(chǎng)景有比較大的區(qū)別，即便都是離線語音芯片但是芯片的識(shí)別能力降噪能力還有指令條數(shù)都有蠻大的差別的，當(dāng)然拋開價(jià)格談性能是有點(diǎn)耍流氓了，因?yàn)楸镜厮懔υ綇?qiáng)的芯片其價(jià)格也必然是水漲船高。

　　總結(jié)：離線語音芯片實(shí)現(xiàn)語音控制的核心，是 “硬件加速(NPU/DSP)+ 本地化算法(特征提取、識(shí)別模型)+ 場(chǎng)景化優(yōu)化(降噪、喚醒)” 的協(xié)同*。不同芯片的差異體現(xiàn)在：支持的指令數(shù)量(10-1000 條)、識(shí)別距離(1-10 米)、功耗(μA 級(jí)待機(jī))、抗噪能力等，需根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景(如智能家居、車載、穿戴設(shè)備)選擇適配產(chǎn)品。