arduino语音识别模块性价比

更新：2023年01月17日 16:40 好一点

好一点小编带来了arduino语音识别模块性价比，希望能对大家有所帮助，一起来看看吧！

arduino语音识别模块性价比

高。
1、功能强大，arduino语音识别模块拥有多种语言的识别系统，兼容多款主控，功能强大，价格便宜，性价比高。
2、操作简单，该款语音识别模块为了方便用户正常使用，采用基础的知识搭建的平台模块，操作简单易懂，适合新生使用，性价比很高。

语音识别模块有哪些？

推荐使用YQ5969,该模组系列可以支持1--8个咪头，该语音芯片可以根据客户具体需求提供单核--4核 32bit ARM核心的不同方案，可以支持本地和云端识别不同需求。5米内本地识别率 93%以上，云端识别率97%。YQ5969 语音识别模块是一款小巧语音识别模块，以5米为目标距离来解决人与自然语音交互。安静环境下语音识别距离可达到 10 米；外挂 SPI Flash,增加存储容量；
主要功能如下：
第一，滤除噪声。
第二，混响处理。
第三，修复衰减。
经过麦克风阵列收集到的语音，
做了以上的信号处理之后，
还需要跟语音识别引擎进行足够的匹配，
让语音识别的模型与经过信号处理的信号一致，
这样才会取得最好的识别效果。

ld3322比ld3320好吗

不一定
LD3320是语音识别类产品最好的选择。工作原理：LD3320提供的语音识别技术，是基于"关键词语列表"的识别技术:ASR(Autospeechrecognition)技术。LD3320是目前最智能的语音识别模块,它具有可识别功能,根据语音不同选择动作
LD3320的语音识别模块是火星科技自主研发的语音识别模块，具有反应速度快、识别灵敏、识别率高等特点；
该模块提供了贴片和排针方式，既可以通过贴片方式作为客户设计的电路板中的一部分，也可以通过排针方式单独做为一个普通模块使用；极小的体积，十分方便嵌入到各种产品中，性价比很高。

智能语音控制系统是什么原理

智能语音控制系统是什么原理，随着智能家电的普及，越来越多的产品不再需要手动了制，可以语音唤醒，很方便，如果你不知道智能语音控制系统是什么原理的话，请接着往下看吧。

智能语音控制系统是什么原理1

语音采集模块主要完成信号调理和信号采集等功能，它将原始语音信号转换成语音脉冲序列，因此该模块主要包括声/电转换、信号调理和采样等信号处理过程。

语音前级处理模块的主要功能是滤除干扰信号、提取语音特征矢量，并将提取的语音特征矢量量化成标准语音特征矢量，因此该模块主要包括语音预处理、特征提取、矢量量化等语音信号处理过程。

语音训练模块的主要功能是将多次采集、提取的语音特征标准矢量进行概率统计，提取说话人的最佳语音特征标准矢量，防止因说话人心情、环境等因数引起提取特征参数不准确而影响语音识别效果，因此该模块主要包括概率统计、参数评估等处理过程，用隐马尔可夫模型（HMM模型）实现。

语音识别模块的主要功能是将重新采集的标准语音特征矢量与语音模板库中的语音模型进行比较，判断当前语音命令功能，因此该模块主要包括矢量比较与参数评估两个过程。

语音提示模块的主要功能是根据语音识别的结果提示用户进行相关操作或说明当前完成的功能，因此该模块主要包括调用提示语音资源文件、D/A转换、信号放大等语音处理过程。

输出控制模块的主要功能是根据语音识别的结果输出相应的控制信号，实现电灯、电视、风扇等办公电器的语音控制功能，因此该模块主要包括信号驱动、输出控制器和被控对象。

语音模板库的主要功能是存储训练后的最佳标准语音特征矢量。

融生天下旗下的人工智能产品——小薇管家，就是一款语音识别和操控的智能芯片。一个“语音键”可完成电视大屏幕上的所有选台、追剧、看直播或回放、听歌、翻译、调音量、玩游戏、返回首页等操作。不仅可以帮助孩子学习，还可以帮助老人解闷。

不会使用一排排密密麻麻的遥控按钮，只要摁住“语音键”，说出你想看的频道，接下来尽情享受生活中的乐趣就可以。

智能语音控制系统是什么原理2

智能语音系统有什么用

当然有用，智能语音识别技术的应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。语音识别技术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音合成技术相结合，可以构建出更加复杂的应用，例如语音到语音的翻译。

近日，湖北省天门市检察院开始使用智能语音识别系统。据悉，在湖北省检察机关“智慧公诉”试点院中，天门市检察院是第一家启用该系统的基层院。

智能语音识别系统能将语音自动转换成文字，在文书*、阅卷摘卷等方面效果突出。办案人员只需口述，智能语音识别系统即刻将口述内容自动转化为文字、生成文书。其对于普通话转写准确率高达99%，对不同口音也具有很强的适应性，能够提高办案效率。

智能语音系统在各大领域都有所涉及。

以下是智能语音系统的作用：

提高打字速度，通过语音对其进行输入再转为文字，从而提高打字速率。

远程操控，随着5G的出现，很多设备都配有智能语音系统，例如照明，电视机，或者是窗帘都可远程操控。

做笔记，做笔记很多情况下都是手写记录，但如果有智能语音系统，只需要说话就可记录笔记，大大提高了工作效率。

智能语音控制系统是什么原理3

智能语音机器人能为企业带来哪些好处呢？

谷歌、苹果、阿里等纷纷涉足智能语音领域。据中国语音产业联盟数据显示：全球智能运营市场规模已达到105亿美元，2018年全球智能语音市场规模将超过140亿美元，智能语音产品必然成为备受关注的对象。

在谷歌IO大会上，谷歌充分展示了很多人工智能产品，例如会自动预测输入的邮箱Gmail、懂你想吃什么地图Google Map等，其中最吸引的人还是Google Assistant，拥有一个语音控制系统，可以帮助你打*，对方在接到对话后，甚至不知道与自己通话的竟是一个机器人。

智能语音机器人不仅只有谷歌才有，互联网上出现了很多专注打造智能语音机器人的企业，特别是针对于电销从业人员，智能语音机器人把他们从一些复杂的工作中拯救出来，全力投入到有效客户的.个性化服务中。相较于人工*，智能语音机器人有着极高的呼叫质量。

（一）给客户最佳形象

电销企业使用智能语音机器人后，机器人模拟的人声，永远都是以最佳的状态和最佳的话术去跟客户沟通，始终呈现给客户最佳的状态，客户面对温和的服务，对企业也会产生良好印象。

（二）高质量工作

可以根据企业要求，轻松实现客户的分类和过滤，数据化展示更显精准，有利于企业的管理和总结。

（三）更低的人力成本

电销企业人员流动大，需招聘大量的从业人员，因此就要付出相当高的人工成本、招聘成本、培训成本等，若工作人员出单率低，很容易让企业做了赔本**。对于智能语音机器人而言，企业不需要太多的*人员，就能完成大量的工作内容，节省出不菲的成本。

（四）工作效率提升

加入人工机器人每天最多能打出100通*，智能语音机器人则能够打出约1000通*，效率高出人工*几倍。此外，智能语音机器人自动记录客户数据，工作人员可随时查看精确了解客户意向，人力与人工机器人相结合，大大提升了工作效率。

科技巨头们都参与的行业，创业者们不要在犹豫啦！人工智能时代已然到来，抓住创业的最佳时机，让自己也能进入人工智能市场！

ld3320语音识别模块能支持115200波特率么

不支持。
LD3320模块使用的波特率为9600，如果选择错误，不但读取不到任何数据，还会扰乱总线，给总线上发送错误帧。
根据你的传输距离，数据流量大小和串口设备的性能来决定，传输距离长速度就要下降，流量大自然就要提升。有些串口设备在某些波特率下可能误差会比较大，要尽量避免使用那些波特率，一般对于普通的嵌入式系统，9600波特率已经足够了。

语音播报模块工作原理

根据查询相关资料信息语音识别的基本原理有语音识别包括两个阶段：训练和识别。不管是训练还是识别，都必须对输入语音预处理和特征提取。训练阶段所做的具体工作是收集大量的语音语料，经过预处理和特征提取后得到特征矢量参数，最后通过特征建模达到建立训练语音的参考模型库的目的。而识别阶段所做的主要工作是将输入语音的特征矢量参数和参考模型库中的参考模型进行相似性度量比较，然后把相似性最高的输入特征矢量作为识别结果输出。这样，最终就达到了语音识别的目的。

智能语音机器人应用实践思考

智能语音机器人呼叫流程的交互时序流程（以呼入为例），如图2所示，主要流程为：

1.客户拨打*给智能语音机器人。

2.智能语音机器人接听*后，呼叫中心平台调用业务流程管理接口，启动并初始化对话流程状态图。

10.根据配置好的业务流程状态图，重复6-9步骤，直至呼叫对话流程结束。

11.业务对话流程结束后，呼叫中心通知ASR服务结束当前的语音转写时间请求。最终通知业务流程对话管理模块挂机操作，并向呼叫管理平台上报呼叫结果。

1.语音识别ASR

语音识别能够将用户的语音转换成文字。针对语音识别应用中面临的方言口音、背景噪声等问题，在实际业务系统中所收集的涵盖不同方言和不同类型背景噪声的海量语音数据的基础上通过先进的区分训练方法进行语音建模，能够使语音识别在复杂应用场景下均有良好的效果表现。

模型优化包括声学模型优化和语言模型优化。由于声学模型训练需要大量的数据（客户的标注数据不足以训练声学模型），并且同时需要音频及对应的标注文本，声学训练又是一个高计算的任务，需要多台高性能服务器及GPU构成的硬件系统，所以给客户做声学优化不可行。语言模型优化相对声学模型优化，其生成模型方式及硬件要求，可在利用客户标注数据进行，以下是语言模型优化的流程：

语言模型优化主要分为需求评估、数据准备、模型训练、测试评估、迭代优化五个部分，其中标绿框表示不一定能做（有时候拿不到客户的样本数据），标蓝框表示第一次优化工作需要做的。

2.前端语音处理

前端语音处理，利用信号处理的方法对说话人的语音进行检测、降噪等预处理，以便得到最适合识别引擎处理的语音，其主要功能包括端点检测VAD、流式语音智能断句和噪音消除。

语音端点检测是对输入的音频流进行分析，确定客户说话的起点和终止点的处理过程。一旦检测到客户开始说话，语音开始流向识别引擎，直到检测到客户说话结束。这种方式能够使得识别引擎在客户说话的同时开始进行识别处理，做到最大限度的即时处理。

n 端点检测过程：

n 端点检测目的：

随着语音识别应用的发展，越来越多的系统将打断功能作为一种方便有效的应用模式。而打断功能又直接依赖端点检测。端点检测对打断功能的影响发生在判断语音/非语音的过程出现错误时。表现在过于敏感的端点检测产生的语音信号的误警将产生错误的打断。例如，提示音被很强的背景噪音或其它人的讲话打断，是因为端点检测错误的将这些信号作为有效语音信号造成的。反之，如果端点检测漏过了事实上的语音部分，而没有检测到语音。系统会表现出没有反应，在用户讲话时还在播放提示音。端点检测对识别系统的识别效果影响也很大。语音信号的起始点和结束点判断有误，有可能影响整个信号的完整性，在语句的开头或结尾漏掉一些有用的数据。当这种情况发生时，很可能对识别的准确度有特别大影响。不完全的信息会使识别率降低。

n 商用端点检测应具备的特性：

基于可靠的端点检测技术和智能反馈，智能打断功能不仅应该在一般的环境下工作出色，而且能有效的拒绝环境噪声，非语音的高强噪声(呼吸，关门等) 环境中其它人的声音。

流式语音智能断句

现有的语音处理方案是先用语音活动检测模块对语音进行断句，再将断开的语音进行自动语音识别。但是，在*语音交互场景中，VAD面临着两个难题：

漏检反应的是原本是语音但是没有检测出来，而虚检率反应的是不是语音信号而被检测成语音信号的概率。相对而言漏检是不可接受的，而虚检可以通过后端的ASR和NLP算法进一步过滤，但是虚检会带来系统资源利用率上升，以及造成响应不及时。

流式语音智能断句模块是主要由语音识别模块、信息流聚合模块、动态窗口设定模块、断句识别模块构成。其中，语音识别模块用于接收并识别语音实时流，并按照指定的频率输出带有时序的语音识别结果；信息流聚合模块用于对带有时序的语音识别结果进行优化处理，并整合经过优化处理后的带有时序的语音识别结果，以形成语音识别结果序列；动态窗口设定模块用于从语音识别结果序列中选择指定范围的文本，进而将指定范围的文本用于断句分析；断句识别模块用于分析指定范围的文本的语义，并根据语义确定是否进行断句。

参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/86627941