有用戶反饋離線語音識別不靈敏，跟著筆者一起分析原因吧。筆者知識能力有限，難免會誤，還請大家批評指正。

1 影響離線語音識別的因素

筆者分析離線語音識別不靈敏的原因有以下幾點

1.1 運行硬件的算力限制

由于離線語音識別在本地MCU進行，受限于MCU的計算能力和存儲空間，無法像在線識別那樣依賴云端的強大計算資源。此外，離線語音識別缺乏實時的數據更新和優化，導致其對新詞匯和口音的適應能力較弱?。雖然我們的S100D離線語音識別內置高性能 主頻160Mhz的RISC-V CPU + NPU + DSP，在同類MCU里是性能很強了，但相較于服務器強大算力的GPU是弱的。離線語音識別IC，訓練的模型語料庫也沒有運行大模型的服務器那么豐富，一般只有精簡的標準普通話。

1.2 固定詞條、識別率稍低

?離線語音識別技術將詞條儲存于本地設備中，由于本地存儲空間有限，設置的詞條內容也會受到限制。例如，如果儲存的詞條只有“關燈”這個命令，那么用戶說“把燈關了”則無法執行，因為在數據庫中找不到對應的詞條命令?

1.3 用戶使用環境影響

背景噪音、說話人的距離和方位都會影響語音信號的質量，從而降低識別率。在嘈雜的環境中，離線語音識別尤其容易受到干擾，導致識別不準確?。

1.4 硬件問題

上面說了一些客觀原因，有人會說，筆者在找借口了。下面我們來分析一下主觀原因。

電源紋波，供電電路走線方式、Mic布線走線方式，也會影響識別效果，例如下面電路走線方式，就有點不合理，后面我們如何合理走線。

還有Mic增益和信噪比，也會影響識別率。增益小拾取聲音也小，增益大了，聲音大的同時，噪聲也變大了。

1.5 語速和方言口音影響

語音太快或太慢，和方言口音都會影響語音識別，因為我們的離線語音的模型是基于正常語速的標準普通話訓練的。

2 改善語音識別策略

了解影響離線語音識別的因素，下面我們看看如何改善和提升識別率。

?2.1 優化聲學模型和語言模型?

通過深度學習算法，聲學模型可以將語音信號轉換為音素序列，而語言模型則將音素序列轉換為文字。優化這兩個模型可以提高識別的準確性和靈敏度?。

?使用高性能的語音芯片?：高性能的語音芯片可以提供更快的處理速度和更高的識別精度，從而提升離線語音識別的靈敏度?。

?2.2 采用輕量級NLP技術?

例如“離線自然說”，通過語義協議和語音識別構圖結合，實現對指令的泛化理解，支持多種說法，提高識別的靈活性和準確性?。

3 離線語音識別的應用場景和優勢

離線語音識別技術在多個領域有廣泛應用，如智能家居、智能車載和智能物聯設備。其優勢包括：

?3.1 獨立性?

不需要網絡連接，適用于無網絡或網絡不穩定的場景?3。

3?.2 隱私保護?

數據不經過云端，更好地保護用戶隱私?。

?3.3 實時性?

對需要即時反饋的應用提供更好的用戶體驗?。

4總結

通過以上方法和技術改進，可以有效提升離線語音識別的靈敏度和準確性，滿足更多應用場景的需求。