语音识别芯片有哪些分类?语音识别芯片的语言模型介绍

在下述的内容中，小编将会对语音识别芯片的相关消息予以报道，在本文中，您将了解到语音识别芯片的基本内容、语音识别芯片的分类以及语音识别芯片采用语言模型。如果语音识别芯片是您想要了解的焦点之一，不妨和小编共同阅读这篇文章哦。

一、语音识别芯片简介

首先，我们来简单看看语音识别芯片的概况。

智能设备在制造业、服务业的广泛使用, 使得其人机交互方式变得尤为重要, 而传统的打字、按键或遥控等交互方式在使用过程当中有许多的局限, 这也就是当前语音交互技术快速发展和应用的一个重要原因。语音识别作为一项语音人机交互高新技术, 正在各个领域得到逐步推广和应用, 国外许多厂家已生产出可供不同用途的集成了识别算法和外围硬件的语音识别芯片, 国内一些院校和研究所也正在进行集成开发, 用户可直接采用集成后的芯片构造自己的语音识别系统, 节约成本并提高了可靠性。语音芯片分析的结果必须通过一定途径传输给控制中心, 才能发挥其作用。

二、语音识别芯片分类

语音识别芯片的分类标准并非只有一个，在这里，小编介绍的分类的标准则是是否是特定人语音。按照这个标准，我们能够将语音识别芯片划分为特定人语音识别芯片和非特定人语音识别芯片。

(一)特定人语音识别芯片

特定人语音识别芯片是针对指定人的语音识别，其他人的话不识别，须先把使用者的语音参考样本存入当成比对的资料库，即特定人语音识别在使用前必须要进行语音训练，一般按照机器提示训练 2 遍语音词条即可使用。

(二)非特定人语音识别芯片

非特定人语音识别技术已渗透到人们生活及工作的方方面面, 嵌入式系统具有功耗低、性能高、成本低等诸多优点, 可以满足现代社会对语音识别产品高性能的需求。因此基于嵌入式语音识别系统具有更大的应用范围。当前大部分语音识别系统都基于软件实现, 而理想的嵌入式非特定语音实时识别系统相对欠缺, 且传统的嵌入式系统有其固有缺点。非特定人语音识别是不用针对指定的人的识别技术，不分年龄、性别，只要说相同语言就可以，应用模式是在产品定型前按照确定的十几个语音交互词条，采集 200 人左右的声音样本，经过PC 算法处理得到交互词条的语音模型和特征数据库，然后烧录到芯片上。应用这种芯片的机器就具有交互功能了。

非特定人语音识别应用有的是基于音素的算法，这种模式下不需要采集很多人的声音样本就可以做交互识别，但是缺点是识别率不高，识别性能不稳定。

三、语音识别芯片的语言模型、语言处理

在了解了什么是特定人语音识别芯片和非特定人语音识别芯片之后，我们再来看看语音识别芯片的语言模型与语言处理的相关内容。

语言模型包括由识别语音命令构成的语法网络或由统计方法构成的语言模型，语言处理可以进行语法、语义分析。

语言模型对中、大词汇量的语音识别系统特别重要。当分类发生错误时可以根据语言学模型、语法结构、语义学进行判断纠正，特别是一些同音字则必须通过上下文结构才能确定词义。语言学理论包括语义结构、语法规则、语言的数学描述模型等有关方面。目前比较成功的语言模型通常是采用统计语法的语言模型与基于规则语法结构命令语言模型。语法结构可以限定不同词之间的相互连接关系，减少了识别系统的搜索空间，这有利于提高系统的识别。

以上就是小编这次想要和大家分享的内容，希望大家对本次分享的内容已经具有一定的了解。如果您想要看不同类别的文章，可以在网页顶部选择相应的频道哦。