【技术】波洛斯分析从环境、算法、外部电路三方面提高语音识别芯片的识别率

时间： 2023-02-16 来源：波洛斯官网

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语音识别芯片厂家认为随着计算机水平的不断提高，人机界面得到了很大程度的发展。从早期使用打孔纸进行人机交互，到现在使用显示屏、键盘、鼠标、语音识别。各种更便捷的人机交互界面。而人类只有两种便捷的对话界面，一种是图像对话，一种是声音对话。

语音识别芯片厂家认为语音交互的关键技术是语音识别技术。然而，语音识别技术的重要指标是识别率。如何提高语音识别芯片的识别率?

1、环境。语音识别芯片的识别就像我们的耳朵在听别人的声音。能不能听清楚别人的说话，主要和能不能听到别人在说什么以及周围的环境有关。所以语音识别芯片的识别率和周围环境有很大的关系。如果周围环境嘈杂，识别率会大大降低。由于进入语音识别芯片的声音信号含有大量噪声，语音识别芯片的运算能力受到限制。因为对于芯片来说，很难区分哪个是周围的噪声，哪个是有用的信号。目前，该芯片只能识别二进制数字信号。芯片本身很难在一堆数据中分辨出有用信号和噪声的明显界限。

2、算法。语音识别芯片厂家认为一个算法的好坏，几乎决定了芯片识别率的决定性作用。算法包括很多方面，包括采集、处理、产生、比较和结果输出。任何阶段都必须采用优xiu的算法。可以制造出优xiu的芯片。

3、外部电路。语音识别芯片厂家认为识别芯片的软件就像一个人的灵魂，而芯片本身和硬件电路就相当于人的身体。所以好的语音识别算法需要好的芯片和好的外部硬件电路，才能做出识别率高的语音芯片。同样，如果软件质量好，芯片运行速度不够，语音识别速度也会很慢，甚至无法识别。如果外部硬件不好，大量高频信号会串扰到芯片中，也会导致芯片的识别率大幅下降。

语音识别芯片厂家认为AI芯片按应用场景可分为云端芯片和终端芯片，按功能可分为训练芯片和推理芯片。云服务器，而终端是指包括手机、电脑、监控摄像头、家电、消费电子等在内的电子终端产品。训练是指通过大量数据输入和强化学习等无监督学习方法，训练一个复杂的深度神经网络模型的过程，对芯片运算和存储的综合性能要求很高。推理是指利用训练好的模型和新的数据得出各种结论，完成各种任务的过程，对芯片的速度、能耗、安全性和硬件成本要求很高。

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