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发布时间:2020-02-26     点击量:1085

ADPCM技术经过运算分析,可以预测下一个取样的值,

语音语义识别是指通过语音信号处理和语义识别,使得计算机自动理解人类口述语言的技术。语音识别主要步骤为信号搜集、降噪、特征提取解码三步,提取的特征在后台由经过语音大数据训练得到的语音模型对其进行解码,最终把语音转化为文本。语义识别则通过自然语言分析,理解人类语言表达的意思。

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然后在判定与实际值之间的差异性,这样的技术需要较为高阶的微处理器来协助运算。

非特定人语音识别是不用针对指定的人的识别技术,不分年龄、性别,只要说相同语言就可以,应用模式是在产品定型前按照确定的十几个语音交互词条,

嗓音的频带宽度为20~20K HZ左右,普通的声音大概在3KHZ以下。所以,一般CD取的音质为44.1K和16bit,如果碰到某些特别的声音,如乐器,音质也有用48K和24bit的情况,但不是主流。一般在我们处理针对普通语音IC的时候,采样率最高达到16K就够了、说话声一般取8K、6K左右。

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采集200人左右的声音样本,经过PC算法处理得到交互词条的语音模型和特征数据库,然后烧录到芯片上。

人工智能芯片未来将呈现新发展趋势——芯片开发将从技术难点转向场景落地。目前,人工智能芯片设计更多是从技术角度出发,

如今在很多医疗器械中我们也是可以见到语音芯片的身影的,尤其是在弱视治疗仪、血压计、臭氧治疗仪、血糖仪等仪器中,语音芯片的使用率是非常高的,目前很多便于老年人使用的医疗器械都会配有这种语音的芯片,可以将测量结果通过语音的方式告知给老年朋友们。

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以满足特定性能需求。未来,芯片设计需要从应用场景出发,借助场景落地实现规模发展。

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