语音台灯哪家好 基于YQ5969麦克风阵列的智能音箱ECHO中国版一站式解决方案日前在中国智能音箱ECHO市场掀起了一起新的浪潮。 2016 年，亚马逊公司智能音箱ECHO成为了智能音箱ECHO市场的一匹“黑马”。智能音箱ECHO 设计之初要求必须要以语音的方式与用户进行交互，必须理解用户的语义并用语音的方式通知用户。这个想法也贯穿了整个 Echo 的开发过程，打开了人机交互新的革命方式。 基于YQ5969语音识别模组的智能音箱ECHO的市场前景 智能音箱ECHO在基础播放功能上与我们日常使用的普通音箱无异， 而加入了智能概念后， 智能音箱ECHO的定义已经远远不再是单纯的硬件设备， 智能音箱ECHO通过语音交互已经参与了家庭的物联网生态链。 无论是国外亚马逊、谷歌等科技公司， 还是我国家电企业，都推出了相应的智能音箱ECHO设备。 在目前的智能音箱市场中，亚马逊Echo智能音箱的诞生， 也催生了谷歌Home以及国内许多厂商的发展。 基于YQ5969语音识别模组的智能音箱ECHO的设计与实现 智能音箱ECHO功能的实现，需要先处理好语音前端技术。 前端的技术要点在于，能够有效的处理好远场拾音的问题，    第一，滤除噪声。由于我们生活在一个相对的噪音环境里， 在远场控制中，用户和智能音箱ECHO有一定距离，很多时候噪声源距离麦克风的位置比人更近，在某种程度中也为录制声音带来了一定的困难。 第二，混响处理。我们在空旷的空间中，声音发出之后声波遇到空间中的各种物质进行物理反射，不同反射声波最终汇聚到麦克风中，导致混响效果，所以声音需要处理的相对纯净。 第三，修复衰减。声音通过外界物质传输到智能音箱ECHO麦克风，会有一定的衰减，并且在不同频段会有不同程度的非线性衰减。我们去恢复这个声音，需经过一个比较复杂的处理，通过SSP技术处理，恢复到纯净声音的效果，最终传输到语音控制引擎，达到远程人机自然语音交互无障碍的目的。经过智能音箱ECHO麦克风阵列收集到的语音，做了的信号处理之后，还需要跟语音控制引擎进行足够的匹配，让语音控制的模型与经过信号处理的信号一致，这样才会取得最好的控制效果。 除在前端增强语音拾取效果来提升语音交互体验以外，在后端要实现高度智能化智能音箱ECHO还须具备语义理解功能，而这一技术也是衡量一个语音系统智慧程度至关重要的一环。 同人脑一样，智能音箱ECHO要进行准确的语义理解，就需要强大认知智能。认知智能要求智能音箱ECHO在语音交互获取信息的基础上，能够基于上下文及应用场景进行深度学习，并进行语义理解，灵活运用大数据分析，准确追踪用户意图，通过语音判断用户的准确需求，体现智能音箱ECHO的学习能力和自主性。 要防止智能音箱ECHO出现失误，就要求智能音箱ECHO能够对说话环境进行深度学习，才能准确判断，语音识别与语义理解的结合，无疑使智能音箱ECHO的交互体验更优化，理解说话人意图。 为实现集成丰富的后端服务资源，如高德地图、虾米音乐、酷我音乐、喜马拉雅FM、考拉FM、微信、墨迹天气、大众点评等等，满足用户社交、娱乐休闲、地图导航、周边查询等等多种功能，因此可以使得智能音箱ECHO能够根据语音交互口令提供更丰富的交互内容，提供更好的人机交互体验。 语义理解的重点在于机器如何基于上下文语境及场景进行理解，语义理解相对来说更加复杂，解决认知智能问题。一方面语义理解依赖更加准确的语意转录文字作为输入，特别是如何更好地捕获用户说话的习惯和领域用语。另一方面，语义理解也能对语音识别结果做有监督的修正等。 为让智能音箱ECHO“听懂”，需要对数据针对性优化，同时结合很多新的技术点，比如知识图谱的动态扩充、我们自主研发的语义解析框架、意图识别框架、上下文多轮会话管理框架等，从而使得产品的语意理解系统很强，大大提升了准确率。 综上，在语音交互过程中，前端音频厂家通过无规则或环状及线性的麦克风阵列安装方式可获得不同标准的音频及声源信息;而后端语音识别与语意理解技术通过自家集成或多家技术结合等不同的融合方式，并辅以强大的日志数据及样本数据库，通过深度学习算法或神经网络算法可大幅提高语意理解能力及准确率，让智能音箱ECHO走向强人工智能道路。 随着物联网的不断普及，语音交互也成为这个大时代下人机沟通的新方式。目前对于众多智能音箱ECHO厂商们来说，如何进一步提升用户使用舒适度、语音语义辨识度，是他们所要考虑的。 联系人：肖先生   微信：dao91123    电话：15889507452