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，

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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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。

由于采购商所需的语音芯片的数量较多，

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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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。