不过从基本的架构上来看，对于数码音讯资料处理而言，现在所内建的各种功能都并不是绝对备需要的，因为这些作业都可以利用一个或多个数码界面，

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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藉由外部强大的处理器来进行，但是因为成本与轻薄应用的考量之下，有些业者采取的策略便是把处理器内建于音效语音编解码芯片之中。

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。

语音存放的长度由音频采样率及芯片内部ROM空间所决定，音频采样率的大小直接影响音频输出的音质，同一型号芯片的音频采样率越高，音质越好，但是需要占用更多的ROM空间。芯片的成本也因存储空间的增大而有不同幅度的上涨。

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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。

语音识别技术，也被称为自动语音识别ASR，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，

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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例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。