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发布时间:2021-01-21     点击量:774

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。

普通语音芯片放音功能实质上是一个DAC过程,而ADC过程资料是由电脑完成,其中包括对语音信号的采样、压缩、EQ等处理。

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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录音芯片包括ADC和DAC两个过程,都是由芯片本身完成的,包括语音数据的采集、分析、压缩、存储、播放等步骤。

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,

语音识别芯片也叫语音识别IC,与传统的语音芯片相比,语音识别芯片最大的特点就是能够语音识别,它能让机器听懂人类的语音,并且可以根据命令执行各种动作,如眨眼睛、动嘴巴。除此之外,语音识别芯片还具有高品质、高压缩率录音放音功能,可实现人机对话。

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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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