目前，基于YQ5969的語音識別芯片原理實現(xiàn)的語音識別與控制系統(tǒng)，
    具有體積小、成本低、便于攜帶等優(yōu)點。
    該語音識別芯片原理基于以下幾個基本模塊所構(gòu)成：
 
    
語音識別芯片原理
    該語音識別芯片原理模塊的主要任務是從輸入語音信號中提取聲學特征，
    對環(huán)境噪聲、通話信道、說話人聲道特征等進行歸一化和補償，
    盡量降低參數(shù)分量之間的耦合，對數(shù)據(jù)進行壓縮，得到聲學建模和匹配的特征。
    語音識別芯片原理發(fā)音詞典包含系統(tǒng)所能處理的詞匯集及其音素序列，
    通過訓練好的模型對語音進行解碼，獲得最可能的詞序列，
    發(fā)音詞典實際提供了聲學模型建模單元與語言模型建模單元間的關聯(lián)映射。
    
    該語音識別芯片原理是使用隱馬爾可夫模型來刻畫一個音素內(nèi)部子狀態(tài)變化，
    來解決特征序列到多個語音基本單元之間對應關系的問題。而在訓練的時候，
    我們需要使用 Baum-Welch 算法[23] 學習隱馬爾可夫模型參數(shù)，
    進行似然估計 (Maximum Likelihood Estimation, MLE)。
    Baum-Welch 算法是EM (Expectation-Maximization) 算法的一種特例，
    利用前后項概率信息迭地依次進行計算條件期望的 E 步驟和條件期望的 M 步驟。
    
    YQ5969語音識別芯片原理主要是刻畫人類語言表達的方式習慣，
    著重描述了詞與詞在排列結(jié)構(gòu)上的內(nèi)在聯(lián)系。在語音識別解碼的過程中，
    在詞內(nèi)轉(zhuǎn)移參發(fā)聲詞典、詞間轉(zhuǎn)移參語言模型，好的語言模型不僅能夠提高解碼效率，
    還能在一定程度上提高識別率。
    
    該語音識別芯片原理的語言模型分為規(guī)則模型和統(tǒng)計模型兩類，
    統(tǒng)計語言模型用概率統(tǒng)計的方法來刻畫語言單位內(nèi)在的統(tǒng)計規(guī)律，
    其設計簡單實用而且取得了很好的效果，
    已經(jīng)被廣泛用于語音識別、機器翻譯、情感識別等領域。
    當前詞的概率只與前N-1 個詞相關。于是詞序列 w1, . . . , wm 的概率 P(w1, . . . , wm)
 
    
    為了得到公式中的每一個詞在給定上文下的概率，
    語音識別芯片原理需要一定數(shù)量的該語言文本來估算。
    可以直接使用包含上文的詞對在全部上文詞對中的比例來計算該概率，即
 
    對于在文本中未出現(xiàn)的詞對，我們需要使用平滑方法來進行近似，
    如 Good-Turing估計或 Kneser-Ney 平滑等。
    語音識別芯片原理解碼器是語音識別系統(tǒng)的核心之一，
    利用先進的加權(quán)有限狀態(tài)轉(zhuǎn)換(WFST)技術(shù)，將聲學模型、發(fā)音詞典、
    語言模型進行有效整合，并以最有效的方式，對輸入的語音信號特征進行搜索和匹配，
    到統(tǒng)計意義下最匹配的詞串作為識別結(jié)果。
    
    語音識別芯片原理特征的穩(wěn)定性、模型的精度和覆蓋能力、解碼的效率和質(zhì)量，
    是影響語音識別系統(tǒng)的核心技術(shù)。
    人麥信息團隊，對這些領域有超過20年的研究經(jīng)驗和技術(shù)積累，
    具有國際{yl}的核心技術(shù)和整合能力，是語音識別芯片原理的核心競爭力所在。                     
    人麥信息的語音識別技術(shù)有如下幾大特色：
 
    語音識別芯片原理基于大規(guī)模訓練數(shù)據(jù)，
    擁有上千小時的語音數(shù)據(jù)和TB量級文本數(shù)據(jù)，作為聲學和語言建模語料。
    語音識別芯片原理成熟的特征處理、聲學和語言建模方法，
    包括抗噪特征抽取，最小音素錯誤(MPE/fMPE)區(qū)分度訓練，說話人自適應訓練(SAT)，
    基于深層經(jīng)網(wǎng)絡(DNN)的聲學建模方法，基于Map-Reduce的海量數(shù)據(jù)統(tǒng)計語言建模方法的深度整合，
    使語音識別芯片原理的模型精度達到國際{lx1}水平。
    
    語音識別芯片原理深度優(yōu)化的快速解碼算法，
    采用基于WFST動靜態(tài)結(jié)合的Viterbi解碼技術(shù)，
    針對大規(guī)模連續(xù)語音的識別任務，在詞匯量達到數(shù)十萬、
    語言模型達到數(shù)十GB量級的巨大搜索空間到對應說話語音的句子匹配，
    在準確性和實時性上都達到國際{lx1}水平。
    
    人麥信息的語音識別芯片原理為了實現(xiàn)好的識別效果，
    采用了復雜度非常高的算法，也使用了大量的資源文件。
    因此人麥信息的語音識別芯片原理的性能指標是受軟件和硬件多方面因素影響的。
    下面將對影響語音識別芯片原理性能的因素進行一些分析和說明。
 
    
    1.測試 CPU 運算能力：因為語音識別芯片原理內(nèi)部進行了大量的邏輯和數(shù)學運算，
    運行語音識別的 CPU 運算能力（簡單可以用 CPU 的主頻來表示）
    會極大的影響識別系統(tǒng)的性能表現(xiàn)。CPU 主頻越高識別系統(tǒng)的性能越高；
    2.內(nèi)存：語音識別芯片原理在的過程中，使用了大量的內(nèi)存進行中間數(shù)據(jù)的存貯，
    并且內(nèi)存中的數(shù)據(jù)進行了非常頻繁的操作和計算，因此內(nèi)存的可用大小和存取速度
    對識別系統(tǒng)的性能也有顯著的影響，如果內(nèi)存容量低于要求的大小，
    語音識別芯片原理不能表現(xiàn)出性能；
    內(nèi)存的存取速度越快，識別系統(tǒng)的性能也會越好。
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肖先生   微信：dao91123