目前有不少芯片都可以實現語音控制功能，語音芯片實現語音控制功能的核心邏輯是通過本地硬件進行一系列的流程化操作，不依賴云端大模型。其核心流程是聲音采集→信號處理→語義識別→發出指令→執行指令的一個過程，下面小編就根據語音芯片的工作過程展開講解。
1.聲音的采集和識別
語音芯片通過麥克風接受到人發出的聲音然后轉換成為電信號，ADC接著把電信號轉換成為數字信號，然后把這些數字信號發送到DSP進行處理，最終通過語音芯片上的本地化ASR完成聲音的采集和識別。
2.單麥克風和多麥克風的區別
這其中麥克風的的數量以及降噪算法會影響到語音芯片的識別精準度，通過語音芯片上的ASR模型也會影響到識別的精準度，在預算充足的情況下多麥克陣列優于單麥。
3.識別以后怎么執行指令
簡單的理解就是語音芯片上裝有一個TTS，可以把聲音轉換為文字，然后把提取到的聲音和本地的指令庫進行匹配，識別出用戶的具體需求。芯片內置輕量化 AI
模型(如 CNN、RNN 的簡化版，或專門優化的 Transformer
模型)，這些模型通過海量語音樣本(不同口音、語速、環境下的指令)預訓練，具備泛化識別能力;以WT2606系列為例，可以最高支持300條本地指令，對于絕大多數離線語音芯片來說已經夠用了，如果還不夠用的情況下WT2606還可以通過鏈接云端大模型實現無限指令。
在語音芯片識別指令以后，通過控制接口輸出芯片，驅動外設完成指令動作，實現語音控制功能。
4.離線語音芯片的選型
目前市場上離線語音芯片或模塊其實是有很多的，但是面向的場景有比較大的區別，即便都是離線語音芯片但是芯片的識別能力降噪能力還有指令條數都有蠻大的差別的，當然拋開價格談性能是有點耍流氓了，因為本地算力越強的芯片其價格也必然是水漲船高。
總結：離線語音芯片實現語音控制的核心，是 “硬件加速(NPU/DSP)+ 本地化算法(特征提取、識別模型)+ 場景化優化(降噪、喚醒)”
的協同*。不同芯片的差異體現在：支持的指令數量(10-1000 條)、識別距離(1-10 米)、功耗(μA
級待機)、抗噪能力等，需根據應用場景(如智能家居、車載、穿戴設備)選擇適配產品。