![防霸凌報(bào)警器語(yǔ)音識(shí)別芯片應(yīng)用方案和場(chǎng)景]( "防霸凌報(bào)警器語(yǔ)音識(shí)別芯片應(yīng)用方案和場(chǎng)景")
前言：校園霸凌現(xiàn)象日益受到社會(huì)各界的廣泛關(guān)注，其對(duì)學(xué)生的身心健康造成了嚴(yán)重的負(fù)面影響。為了有效預(yù)防和及時(shí)處理校園霸凌事件，保障學(xué)生的安全，唯創(chuàng)知音推出了防霸凌報(bào)警器語(yǔ)音識(shí)別芯片應(yīng)用方案。該方案融合了先進(jìn)的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)、智能報(bào)警功能以及便捷的通信手段，致力于打造一個(gè)全方位、多層次的校園安全防護(hù)體系。 方案概述 (一)方案架構(gòu) 本方案主要由前端防霸凌報(bào)警器、后端管理平臺(tái)以及通信網(wǎng)絡(luò)三部分組成。前端報(bào)警器內(nèi)置唯創(chuàng)知音語(yǔ)音識(shí)別芯片WTK6900，負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)采集現(xiàn)場(chǎng)聲音并進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別，一旦檢測(cè)到預(yù)設(shè)的霸凌相關(guān)關(guān)鍵詞，立即觸發(fā)報(bào)警機(jī)制;后端管理平臺(tái)接收?qǐng)?bào)警信息，對(duì)報(bào)警事件進(jìn)行處理和記錄，并可實(shí)現(xiàn)與學(xué)校安保人員、教師等相關(guān)人員的聯(lián)動(dòng);通信網(wǎng)絡(luò)則負(fù)責(zé)保障前端報(bào)警器與后端管理平臺(tái)之間的數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定可靠。 (二)核心技術(shù) —— 語(yǔ)音識(shí)別芯片WTK6900強(qiáng)大的語(yǔ)音識(shí)別能力：該芯片采用先進(jìn)的語(yǔ)音識(shí)別算法，能夠準(zhǔn)確識(shí)別多種語(yǔ)言和方言，對(duì)校園環(huán)境中的復(fù)雜語(yǔ)音信號(hào)具有良好的適應(yīng)性。通過(guò)預(yù)設(shè)與霸凌行為相關(guān)的關(guān)鍵詞，如 “救命”“別打我”“欺負(fù)人” 等，芯片可以在嘈雜的校園環(huán)境中快速、精準(zhǔn)地捕捉到這些關(guān)鍵信息，觸發(fā)后續(xù)報(bào)警流程。 2.高靈敏度與低誤報(bào)率：芯片具備高靈敏度的麥克風(fēng)輸入接口，能夠在較遠(yuǎn)距離內(nèi)清晰采集聲音。同時(shí)，通過(guò)優(yōu)化算法和智能降噪技術(shù)，有效降低了環(huán)境噪聲對(duì)語(yǔ)音識(shí)別的干擾，大大提高了識(shí)別的準(zhǔn)確...
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![語(yǔ)音識(shí)別芯片的前世今生]( "語(yǔ)音識(shí)別芯片的前世今生")
語(yǔ)音識(shí)別芯片現(xiàn)在已經(jīng)成為了市場(chǎng)上的主流方案了，幾乎高級(jí)一點(diǎn)的產(chǎn)品都要帶上語(yǔ)音識(shí)別芯片，主要原因就是語(yǔ)音識(shí)別芯片可以做到識(shí)別人說(shuō)話并轉(zhuǎn)化成指定去控制對(duì)應(yīng)的功能。下面小編就帶大家一起去了解語(yǔ)音識(shí)別芯片的前世今生。1952 年，埃德瓦爾德（Everett）和科爾特（Kleitman）發(fā)表了《計(jì)算機(jī)識(shí)別人類(lèi)語(yǔ)音》的論文，開(kāi)啟了語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的研究大門(mén)。當(dāng)時(shí)的語(yǔ)音識(shí)別主要集中在小詞匯量、孤立詞、特定人語(yǔ)音識(shí)別方法上，采用簡(jiǎn)單的模板匹配方法，如動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整（DTW）、支持向量機(jī)（SVM）、矢量量化（VQ）等主流算法。這個(gè)時(shí)期的技術(shù)局限性較大，例如對(duì)同一個(gè)人，在其感冒等情況下聲音發(fā)生變化就可能無(wú)法識(shí)別，而且命令詞較多時(shí)識(shí)別效率很低。概率統(tǒng)計(jì)型方法興起（1993 年 - 2009 年）：主流技術(shù)是高斯混合模型 - 隱馬爾可夫模型（GMM - HMM）。HMM 模型在將語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文本的過(guò)程中，增加了音素和狀態(tài)兩個(gè)轉(zhuǎn)換單位，GMM 則將狀態(tài)的特征分布用概率模型來(lái)表述，提升了語(yǔ)音幀到狀態(tài)的準(zhǔn)確率。基于 GMM - HMM 框架，后續(xù)又提出了許多改進(jìn)方法，如動(dòng)態(tài)貝葉斯方法、區(qū)分性訓(xùn)練方法、自適應(yīng)訓(xùn)練方法、HMM/NN 混合模型方法等。然而，GMM + HMM 模型在大詞匯量的語(yǔ)音識(shí)別情況下，識(shí)別準(zhǔn)確率和效率均比較差。語(yǔ)音識(shí)別芯片開(kāi)始出現(xiàn)：早期的語(yǔ)音識(shí)別芯片配置等同于通用的低端 MCU，以臺(tái)灣新塘為代表的廠商...
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![語(yǔ)音識(shí)別芯片能實(shí)現(xiàn)智能對(duì)話嗎?]( "語(yǔ)音識(shí)別芯片能實(shí)現(xiàn)智能對(duì)話嗎?")
語(yǔ)音識(shí)別芯片本身并不能實(shí)現(xiàn)智能對(duì)話，但是語(yǔ)音識(shí)別芯片可以智能對(duì)話，主要原因是語(yǔ)音識(shí)別芯片的主要功能是接受音源同時(shí)對(duì)音源進(jìn)行轉(zhuǎn)換，進(jìn)行降噪濾波和解碼等處理以后把聲音處理成機(jī)器可以理解的信息或者文字。 語(yǔ)音芯片怎么樣才能實(shí)現(xiàn)智能對(duì)話? 智能對(duì)話是一個(gè)比較模糊的概念，如果想要全模態(tài)的智能對(duì)話光靠一枚本地化處理的語(yǔ)音芯片肯定是是不行，這時(shí)候就可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接大模型，通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別芯片把聲音處理成文本，然后等待大模型返回文本信息，最后通過(guò)文字轉(zhuǎn)化聲音輸出。 語(yǔ)音識(shí)別芯片實(shí)現(xiàn)智能對(duì)話的工作流程 麥克風(fēng) → 語(yǔ)音識(shí)別芯片 → NLP云端服務(wù) → 對(duì)話系統(tǒng) → TTS → 揚(yáng)聲器 當(dāng)然還有一些高端化的語(yǔ)音芯片也可以實(shí)現(xiàn)本地計(jì)算，在芯片上集成輕量化的NLP模型，實(shí)現(xiàn)一些簡(jiǎn)單的本地對(duì)話，比如WTK6900系列就可以支持本地和本地+聯(lián)網(wǎng)的模式。 語(yǔ)音識(shí)別芯片的多種類(lèi)型 語(yǔ)音識(shí)別芯片其實(shí)也分各種類(lèi)型的，有工業(yè)級(jí)的有車(chē)規(guī)級(jí)的還有軍工級(jí)的，以工業(yè)級(jí)的語(yǔ)音識(shí)別芯片為例，工業(yè)級(jí)的語(yǔ)音芯片可以支持-45℃-85℃的寬溫域，一般來(lái)說(shuō)工業(yè)級(jí)已經(jīng)可以滿足所有家電的日常需求了。 語(yǔ)音識(shí)別芯片因?yàn)槭袌?chǎng)化的需求也會(huì)分很多不同的系列來(lái)適配市場(chǎng)的需求，比如遠(yuǎn)場(chǎng)識(shí)別有1米的也有10米的，語(yǔ)音識(shí)別率有97%的也有90%的，本地化語(yǔ)音指令的數(shù)量，還有新能的核心頻率以及拓展接口的需求等等。 語(yǔ)音識(shí)別芯片常用的型號(hào) WT2...
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