目前，基于YQ5969的語音識別芯片原理實現的語音識別與控制系統，
具有體積小、成本低、便于攜帶等優點。
該語音識別芯片原理基于以下幾個基本模塊所構成：
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，
盡量降低參數分量之間的耦合，對數據進行壓縮，得到聲學建模和匹配的特征。
語音識別芯片原理發音詞典包含系統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部子狀態變化，
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，
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構上的內在聯系。在語音識別解碼的過程中，
在詞內轉移參發聲詞典、詞間轉移參語言模型，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則模型和統計模型兩類，
統計語言模型用概率統計的方法來刻畫語言單位內在的統計規律，
其設計簡單實用而且取得了很好的效果，
已經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的核心之一，
利用先進的加權有限狀態轉換(WFST)技術，將聲學模型、發音詞典、
語言模型進行有效整合，并以zyx的方式，對輸入的語音信號特征進行搜索和匹配，
到統計意義下最匹配的詞串作為識別結果。
語音識別芯片原理特征的穩定性、模型的精度和覆蓋能力、解碼的效率和質量，
是影響語音識別系統的核心技術。
人麥信息團隊，對這些領域有超過20年的研究經驗和技術積累，
具有國際{yl}的核心技術和整合能力，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有如下幾大特色：
語音識別芯片原理基于大規模訓練數據，
擁有上千小時的語音數據和TB量級文本數據，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)區分度訓練，說話人自適應訓練(SAT)，
基于深層經網絡(DNN)的聲學建模方法，基于Map-Reduce的海量數據統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化的快速解碼算法，
采用基于WFST動靜態結合的Viterbi解碼技術，
針對大規模連續語音的識別任務，在詞匯量達到數十萬、
語言模型達到數十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部進行了大量的邏輯和數學運算，
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的性能表現。CPU
主頻越高識別系統的性能越高；
2.內存：語音識別芯片原理在的過程中，使用了大量的內存進行中間數據的存貯，
并且內存中的數據進行了非常頻繁的操作和計算，因此內存的可用大小和存取速度
對識別系統的性能也有顯著的影響，如果內存容量低于要求的大小，
語音識別芯片原理不能表現出性能；
內存的存取速度越快，識別系統的性能也會越好。
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肖先生 微信：dao91123
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