語音控制芯片或者說模塊的應(yīng)用前景越來越廣泛，無論是設(shè)計方案還是廠家生產(chǎn)的產(chǎn)品在越來越多越來越頻繁的使用語音控制芯片。當然行業(yè)內(nèi)更多的是稱呼為語音識別芯片，因為語音控制的前提是要先識別用戶的聲音，才能夠發(fā)出正確的指令。

語音芯片控制模塊是實現(xiàn) “語音指令 - 設(shè)備響應(yīng)” 的核心組件，其工作原理可拆解為信號采集、處理、識別及指令執(zhí)行的完整鏈路，下面將以WTK69000為例給大家分享一下整個流程的工作原理。

一、語音信號采集與預(yù)處理

①.信號采集：通過內(nèi)置麥克風(fēng)或外接麥克風(fēng)收集用戶的語音信號。芯片以 16kHz 采樣率對語音信號進行采樣，將其轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號。

②.預(yù)處理：包括預(yù)加重、分幀、加窗等操作。預(yù)加重用于提升高頻信號的能量，分幀是將連續(xù)的語音信號分成若干個短幀，加窗則是對每幀信號進行加權(quán)處理，以減少頻譜泄漏。此外，芯片還采用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降噪系統(tǒng)、AI 識別降噪等技術(shù)，抑制穩(wěn)態(tài)噪聲和動態(tài)噪聲，提高信號質(zhì)量。

③語音特征提取經(jīng)過預(yù)處理的語音信號，會被提取特征向量。WTK6900 系列芯片通常提取包含 12 維 MFCC(梅爾頻率倒譜系數(shù))+ 能量 + 差分參數(shù)的特征向量，這些特征能夠較好地表征語音的特性，為后續(xù)的語音識別提供基礎(chǔ)。

二、語音識別

采用混合識別架構(gòu)：應(yīng)用改進型 DTW(動態(tài)時間規(guī)整)算法，計算測試模板與參考模板之間的距離，衡量語音的相似度。同時，該系列部分芯片采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進行語音識別，具有識別精準、誤判率低等優(yōu)勢。

決策機制：將最近鄰得分與閾值 θ1 進行比較，若得分大于閾值，則觸發(fā)對應(yīng)指令;否則進入拒識狀態(tài)。通過這種方式來確定用戶所說的語音是否與預(yù)設(shè)的指令詞匹配，從而實現(xiàn)語音識別功能。

三、指令輸出與設(shè)備控制

WTK6900 系列芯片識別出語音指令后，通過 UART 等通信接口將命令推送到設(shè)備原有的上位機，上位機接收到指令后，控制相關(guān)設(shè)備執(zhí)行相應(yīng)的動作，如智能玩具中的舵機轉(zhuǎn)動、電機旋轉(zhuǎn)，投影儀的功能切換，智能晾衣架的升降等。

此外，WTK6900 系列芯片還支持多模態(tài)學(xué)習(xí)方式，用戶可通過物理按鍵、串口指令、語音命令或?qū)Ｓ?APP 啟動學(xué)習(xí)流程，實現(xiàn)命令詞的自學(xué)習(xí)功能，可存儲 100 多個自定義語音模板，還支持方言自適應(yīng)學(xué)習(xí)，能靈活適應(yīng)不同用戶的語音指令需求。

四、云端交互

云端大模型(如 GPT、BERT)接收 WTK6900 上傳的語音數(shù)據(jù)或特征向量，進行多輪對話、意圖識別、知識推理等復(fù)雜處理。例如：用戶說 “幫我查一下明天深圳的天氣”，WTK6900 本地識別為 “天氣查詢” 指令碼，云端大模型解析出 “深圳”“明天” 等語義要素，調(diào)用天氣 API 獲取結(jié)果。

方言或模糊指令(如 “搞凍 D”)通過云端大數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型進行精準識別。

通信機制：WTK支持UART串口/SPI接口/藍牙BLE/wifi模組擴展。

場景案例：

①本地處理：WTK6900H-A 芯片通過 UART 接收用戶語音指令 “調(diào)至 26 度”，本地識別為 “溫度調(diào)節(jié)” 指令碼(0x05)，并通過 I2C 接口直接控制空調(diào)模塊。

②云端擴展：若用戶指令為 “根據(jù)空氣質(zhì)量自動調(diào)節(jié)”，WTK6900 將 “自動模式” 指令碼上傳至云端，云端大模型結(jié)合實時空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)生成最優(yōu)溫度參數(shù)，返回后驅(qū)動空調(diào)執(zhí)行。

以上就是“語音控制模塊工作原理”的全部內(nèi)容，希望可以幫助到大家。

審核編輯 黃宇