AI語音交互其實很早就應用在各行各業了，比如早期的蘋果的siri,小米的小愛同學等，尤其是2025年得益于各大企業開放的大模型，AI語音交互已經開始走進普通人DIY的模塊當中。那么AI語音交互怎么實現的呢?下面小編就帶大家走進AI語音交互的過程。 1.通過硬件采集聲音 因為機器需要和人對話首先需要能聽到人的聲音，所以機器通過單個麥克風或者多個麥克風收集人的聲音，采用多個麥克風的原因是為了提高識別精度。 在麥克風捕捉到聲音以后，把聲音轉化為電信號，形成模擬音頻信號，然后對模擬信號進行降噪處理，在通過數模轉換器將模擬信號轉化為數字信號方便計算機處理。 2.語音識別ASR 在接收到數字信號以后，需要進行特征提取從數字信號中提取關鍵特征，然后通過ASR模型最終得到對應的文字內容。 3.自然語音理解識別 機器把聲音轉換成為文字內容以后，需要通過自然語音模型來識別用戶的意圖和需求。 4.對話管理 在理解清楚用戶的對話需求以后，根據用戶需求去調取對應的資源進行回復，比如用戶問今天的天氣怎么樣，那么返回給用戶查詢到的天氣信息。 總結：AI語音交互其實就是機器識別人類語音的一種具體的表現方式，通過硬件設備讓機器理解“人話”，然后通過本地或者云端的資源進行回復，這類型的硬件目前有很多，比較典型的WT2606系列，WTK6900，還有WT3000A這類型的語音芯片和語音模塊很多都可以...
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2025
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語音喚醒芯片可以說是當下電子產品設計繞不開的一個需求，主要原因在于語音喚醒芯片可以讓產品在不工作的時候進入休眠狀態，等接收到喚醒詞的時候把產品激活到工作狀態，可以讓產品更省點同時還能延長產品的使用壽命。下面就說說語音喚醒芯片的方案設計。 WTK6900系列芯片 WTK6900系列芯片采用了先進的信號處理技術和自適應降噪技術，能夠有效的的處理環境噪音，確保識別精度。比如在智能風扇的應用中，WTK6900系列的芯片就可以在風聲中準確識別用戶的指令。 高性能 32 位內核，主頻達 240MHz，支持硬件浮點運算，具備出色的運算能力。同時，內置 1MB SPI FLASH，為存儲相關語音數據提供充足空間。該系列中的 WTK6900FC 版本，在遠場識別能力上表現尤為突出，在 5 米范圍內擁有極高識別率，即便處于嘈雜環境，也能精準響應語音命令。 WT2605C離在線AI智能語音芯片 WT2605C可以實現51國語言以及22種國內方言的自由切換，，為產品拓展全球市場奠定基礎。其創新的模塊化設計極具靈活性，在線語音識別、TTS 合成、離線喚醒識別等功能可按需自由組合，方便為不同產品定制專屬的語音交互解決方案。此外，該芯片在音頻輸出方面表現出色，搭載高性能硬件 DAC，擁有 95dB 的信噪比和 - 65dB 的總諧波失真加噪聲，能呈現極致清晰的音頻體驗，為用戶帶來超擬人的音色感受。 ...
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2025
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語音喚醒芯片主要是通過持續監聽喚醒詞，在接受到喚醒詞以后從低功耗狀態下觸發設備從休眠模式轉為工作模式。目前廣泛應用于各種智能音箱和智能家居當中。下面小編和大家講講語音喚醒芯片是怎么實現這一過程的。 一、聲音收集 語音喚醒芯片通過麥克風來收集用戶的聲音，然后把聲音轉換為電信號，有時候還會采用雙麥克陣列或者多麥克風陣列來提升識別準確度，以WTK6900系列為例就有一部分是支持多陣列麥克風，能實時監測周圍環境聲音，最遠支持10米遠場識別。 二、信號處理 在收集聲音轉化為電信號以后，還需要針對信號進行處理，因為原始的聲音往往會有一部分環境噪音存在，在進行識別之前會對這些環境噪音進行一些預處理。 三、語義識別 這部分往往是由語音芯片上的微識別模型來處理的，模型可以針對性的進行訓練，最后進行喚醒詞匹配。 四、喚醒詞匹配 喚醒詞匹配目前主流的方案都是通過輕量化的神經網絡模型比如CNN、DNN等進行模型訓練，用大量的喚醒詞樣本和非喚醒詞樣本進行訓練，讓模型能夠區分。 以上就是關于“語音喚醒芯片是怎么實現的”的全部內容了，希望可以幫助到大家。如果還有不明白的地方可以聯系我們的在線客服。
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