语音识别芯片设计（语言识别芯片）

　　ICRoute公司的LD3320，是非特定人的语音识别芯片，单片机通过读写寄存器可以把汉语拼音串的识别词传给LD3320，开始语音识别工作。这个个人认为最好的。还有

　　凌阳,凌通这样的芯片原厂,也有很多像诚芯 盛矽 捷通这样的二次开发型公司!也不错。

　　应用于消费类电子产品上的交互式语音集成芯片（RSC-100/164T，RSC-300/364，RSC4XX）是一种高性能、低成本的8位MCU，所有这类芯片内部集成有ADC、DAC、ROM（除了RSC-100/300）、RAM和麦克风的预放大电路，并拥有以下多种功能：与说话者无关/有关的语音识别、语音确认（PASSWORD）、语音和音乐合成，录音和回放、快速数字拨号（只有RSC-300/364）、持续监听。

　　2. RSC-300/364（支持最新版本的6.0版本技术），它有更快的响应时间、先进和附加的技术（包括数字拨号，固定单词触发，同时产生数字记录和识别模板）

　　c) DAC或PWM（Pulse Width Modulation）；

　　RSC-300/364是专门为消费类电子产品应用而设计的，拥有高度集成和高识别率的系统化芯片。RSC-300/364有额外的SDAM和硬件加速器去支持SENSORY的最新技术（5.0以上）。这种特别设计的8位微处理器在拥有灵活的编程时支持一系列语音技术：与说话者无关/有关的识别、语音和音乐的合成、语音确认、语音提示、持续监听、快速数字拨号、录音和回放。RSC-300/364允许在片上存储最多6个与说话者有关的短句。RSC-300与RSC-364的区别就是少一个64K的ROM，根据封装和版本的不同，RSC-300/364的价格在2.2～3.9美元之间。

　　RSC-4x是Sensory INC.第4代的语音识别产品，它具有所有RSC-300/364的所有特性之外，还增加了不少功能。RSC－4x支持Sensory Speech™ 7技术，改进的算法使识别准确率得到提高。新增的T2SI技术使得制作SI模版节省了时间和资金投入。在语音合成算法上也作了改进，“SX™”压缩技术使得语音的压缩率可以达到3K－8K bps（bits-per-second），是原来的1/10-1/4，大大减少了存储空间，节约了成本。RSC-4x有三种型号，RSC-4000不含程序存储空间，RSC-4128 内部含128K程序存储空间，RSC-4256内部含256K程序存储空间，供用户灵活选用。

　　VOICE DAILER364是为了增加语音拨号而设计的，它可应用在非手持的车载电话、手持电话、PDA、答录机和其它个人电子设备。使用者只需说出名字便可拨出相关的电话；VOICE DAILER-364芯片可管理一整套电话目录，包括名字、电话号码和语音识别模板。

　　与说话者有关的语音识别 (Speaker Dependent, SD)

　　在识别时，每个识别词语需要使用者训练两次来创建语音模板，一个模板需要占用128个字节的

　　存储量。由于练习的原因，一般把需识别的词汇量限制在60个以内，但超过100个也是完全可以的。通过正常设计， SENSORY的SD技术能达到99%的准确率。

　　与说话者无关的语音识别 (Speaker Independent, SI)

　　SI技术是为一种指定的语系而设计的（如英语、汉语、德语），它最多能识别14条命令（识别数量由ROM的容量决定）。通过正常设计，SENSORY的SI技术能达到97%的准确率

　　同SD技术有点相似，SV能辨别出现在的一句话与原来说的是否相同。使用者可以训练1～4级密码（密码级数越多越安全）来开启设备。误识率大概在1~6%。根据环境、使用者数量、要求的安全程度的不同可设定五级训练难度。

　　对于单用户来说，SA通过一段时间对环境和说话者声音的适应，改进相关的语音模板，从而提高识别准确率。

　　持续监听技术不需按键便可对某个特别、非连续的命令（在这之前需要静音）产生响应， SENSORY提供SI和SD两种持续监听技术。

　　WORD SPOTTING是持续监听的升级版本，它可以从正常的谈话中“捕捉”并响应某个关键词语，这种技术提供了更为自然、友好的人机界面。

　　快速数字拨号采用了优化的识别算法来实现快速数字串输入，这种技术对语音拨号应用是非常理想的，辟如用在手持通信设备、个人拨号器，手机、非手持设备。

　　SENSORY的交互式语音处理器可以14Kbit/s的数据率来存储声音在外置的RAM上。它可用在答录机、变音器、手持录音设备上。根据回放的质量和数量要求，也可以改变片上的压缩率。录音过程中出现完全静音时，微处理器会自动去掉静音这一段来改善声音质量，节约存储空间。

　　语音效果合成是通过在片上的微处理器读取ROM上的数据实现的。SENSORY合成技术使用了时域技术来压缩语音，使数据率在10kbit/s以下，另外使用了加强的ADPCM算法来回放声音。语音合成技术降低了对手工指令的依赖，使人机界面更为友好。

　　SENSORY的音乐合成技术能产生四首模拟乐曲，用户也可用一种乐器的声音和音阶来自定义乐库。合成技术不同于数字录音，一首2～3分钟的歌曲只需5KB的片外存储容量，在电话机的应用中，这种功能还可以产生DTMF音，使RSC微处理器实现直接拨号功能。

　　RSC语音处理器可单独工作或作为协处理器来实现语音功能，通常，它是一个复杂系统的核心：它可提供可变长度的指令，传输率达到4MIPS 、两个计时器、外部存储器接口、DAC和PWM输出，麦克风预放大器、16个I/O端口等。

　　CI1102或者CI1103语音识别芯片设计，语音识别芯片设计我们的单麦本地语音识别兼容模块用的就是CI1102.采用的就是神经网络处理器（BNPU）、支持语音检测语音识别芯片设计，语音识别语音识别芯片设计，声纹识别，双麦语音处理。运行频率 160MHz，支持单麦远场降噪。

　　国产芯片领先代表炬芯科技绝对算是杰出代表，深耕声音领域二十余年，对声音的研究有着独家的优势，推出的众多智能语音平台已经被国内外众多一线品牌采用，市场口碑都非常不错，高要求客户的实战才是炬芯多年来产品优秀的基础。推荐全新智能语音芯片平台ATS3607（D）。

　　与传统的语音芯片相比，语音识别芯片最大的特点就是能够语音识别，它能让机器听懂人类的语音，并且可以根据命令执行各种动作，如眨眼睛、动嘴巴（智能娃娃）。

　　语音芯片NY3P035，除此之外，语音识别芯片还具有高品质、高压缩率录音放音功能，可实现人机对话。

　　百度研发的7nm芯片出道即量产？中国AI专利超越美国！8月18日百度创始人李彦宏在百度世界上宣布第2代自研AI芯片昆仑芯2正式量产，这并不是宣布流片成功，而是直接宣告量产，可见百度对这次昆仑芯的自信与实力，如果您喜欢本期不要忘记点赞关注，根据相关资料显示，百度一代昆仑AI芯片产品的规模约在2万，2020年收入达2亿，同时有消息爆料称，百度的AI芯片主要用在数据中心搜索引擎、语音识别以及安防等外部市场拓展。

　　而且还在这届大会上，百度还发布了Apollo“ 汽车 机器人”，剑指L5自动驾驶，为此在大会上展示了 汽车 机器人全程自动驾驶，从转向到避让其他行人和其他车辆等操作，目前已经在北京、广州、长沙、沧州等四个城市开放了载人服务，Apollo自动驾驶出行服务已经接待超过40万人，测试里程也超过了1400万公里。

　　在先前的人工智能大会上就曾对L5级别的自动驾驶做过说明，L5级别在特定场景下的不远将来有望实现，但是对于用户所期待的无条件L5可能要走一段很长的路，因为这不仅需要L5级别的车同时还需要配套的城市化建设，因此我国现在正在大力推进城市化数字建设，就是为了能够早日实现设想中的无人驾驶，为此百度自研的AI芯片很可能就是对标自己研发出的自动驾驶技术，他采用的是国内先进的7nm制程，搭载自研的第二代XPU架构，性能比第一代提高了1-3倍，同时它的最大特点并不是自产自销而是通用。

　　是目前国内第一款采用显存的通用AI芯片，也是国内唯一一款制程了互联网大规模核心推荐算法的AI芯片，它能推动国内AI芯片技术研发和商业落地，比如易编程、高性能、自主可控等等，对标全球业界最先进水平，并且它的AI芯片已经百度自己的搜索引擎和生态里使用，在之前国内的互联网中一共三大巨头“BAT”，其中“B”就是百度，它的知名度甚至比阿里巴巴和腾讯都要广，那时它的搜索引擎让大部分用户都离不开它，俗话说得好瘦死的骆驼比马大，更何况即使现在也有很多人在使用百度的搜索引擎。

　　而目前中芯国际也带来了好消息，那就是自己研发的FInfef芯片已经成功下线万片订单爆满，它采用的N+1与N+2工艺让我们在没有EUV光刻机的条件下可以制造出7nm芯片，但同时由于跳过EUV光刻机这个步骤，我们的7nm芯片同时也被称为准7nm芯片，在性能上有些不足，梁孟松表示中芯国际的7nm已经完成了研发，但是由于购买不到EUV光刻机，后续的5nm和3nm等高端工艺技术是一个问题。

　　虽然几年前中芯国际就已经向ASML提交了EUV光刻机的购买，但是直到现在都没有发货，估计是凉凉了，而上海微电子预计在2022年年末交付首台28nm制程的国产光刻机，目前中芯国际虽然已经能研发研制28nm、14nm，但是美国最新对中国半导体的打击已经推进到了中国芯片的28nm工艺技术上，是对我国半导体企业的一次强有力的支撑，目前除了高端手机芯片外，我国芯片主流仍然集中在28nm、14nm制程上。

　　因此连 汽车 行业都面临着芯片短缺的问题，根据市场研究机构IHS Markit估计，2020年全球车载半导体的规模约为380亿美元，在全球超过4000亿美元的半导体总收入占比都不到10%，而且还在今年8月初，还传来了一则有关AI技术的好消息，相关报道中出中国AI专利登顶全球第一，同时学术期刊论文的引用率首次超越美国位居榜首。

　　在一些比较发达的大城市中，扫地机器人、银行柜台机器人又或者服务员机器人已经随处可见，而且芯片国产化的进程还在不断提速，各大互联网巨头也不甘在芯片上落后于人，在2019年阿里巴巴推出了首款支持人工智能的芯片，腾讯投资的AI芯片公司燧原 科技 获得了18亿的C轮融资，正在训练和研发高性能的AI云端训练和推力芯片。

　　小米也新增了一家公司——北京晶视智能 科技 有限公司，主要是专注边缘端AI SOC芯片设计研发同时还涉及处理器工具链、图像处理算法设计等，工信部也在1月29日发文称，到2023年我国将发展十多家收入达到100亿规模的电子元器件龙头产业，要在国际上也形成自己的竞争优势。

　　在《中国人工智能发展报告2020》显示，过去10年中国专利申请为389571件，位居世界第一，在新一轮的 科技 竞赛中，中国已经不打算再次落后于人，如果您喜欢本期不要忘记点赞关注哦，也欢迎您在下方评论留言，您的支持就是创作的最大动力，我们下期见。 关于语音识别芯片设计和语言识别芯片的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 语音识别芯片设计的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于语言识别芯片、语音识别芯片设计的信息别忘了在本站进行查找喔。 版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。

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