ADPCM技术经过运算分析，可以预测下一个取样的值，

智能音箱领域正在迎来爆发式增长。目前，包括亚马逊、谷歌、阿里、小米、百度、京东、华为在内的全球互联网、手机巨头陆续进入智能音箱领域， 并将其提升到战略产品的高度。一方面，智能音箱作为智能家居的入口，有望带动其他硬件产品快速增长；另一方面，通过智能音箱作为家庭数据入口，各巨头有望在未来拓展其它商业模式。

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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。

第一步是系统“学习”或“训练”阶段，任务是构建参考模式库，词表中每个词对应一个参考模式，它由这个词重复发音多遍，再经特征提取和某种训练中得到。

通常带有录音功能的语音芯片都具有回放语音的功能，但是在播放语音时，音质都没有专门的放音语音芯片好，所以在选择语音芯片时要权衡功能及音质方面等因素。安防系统、会议记录系统、录音玩具等产品都要求具备录音功能，这类型产品的开发都会用到录音语音芯片。

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第二是“识别”或“测试”阶段，按照一定的准则求取待测语音特征参数和语音信息与模式库中相应模板之间的失真测度，最匹配的就是识别结果。

就是现在最优秀的KT404A芯片，他是支持MP3解码，

随着科技的发展和产品的集成化，语音芯片已经逐渐替代了多种语音设备应用在各场合。语音芯片主要特性是功耗低，抗干扰能力强，外围器件少，控制简单，语音保存时间久，掉电不丢失语音，部分芯片还可以重复擦写语音内容。

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比前面的两种在技术上是一个跨越，将MP3这种优秀的技术应用于语音芯片上，同时他强大的USB直接虚拟FLASH成为U盘，这样更新语音非常方便，直接像拷贝U盘一样拷贝语音进去就可以了。