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。

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。

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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。

由于采购商所需的语音芯片的数量较多，

语音芯片从使用功能上，基本可以划分为录音语音芯片和放音语音芯片。设计一个使用语音芯片的产品，首先要考虑是否使用录制现场语音，如需要录制语音则选用带有录音功能的语音芯片，否则就选用只有放音功能的语音芯片。

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所以其在选择时要更注重语音芯片厂家的品牌价格，要尽量挑选质量与价格优势兼具的优秀厂家才能降低其采购的成本，其次，销量也是考察该厂家远近内外知名度以及产品质量的关键要点，销量越高则代表其受客户的认可支持度也会更高。