语音识别芯片的语音识别芯片分类
按照使用者的限制而言，语音识别芯片可以分为特定人语音识别芯片和非特定人语音识别芯片。 非特定人语音识别是不用针对指定的人的识别技术，不分年龄、性别，只要说相同语言就可以，应用模式是在产品定型前按照确定的十几个语音交互词条，采集200人左右的声音样本，经过PC算法处理得到交互词条的语音模型和特征数据库，然后烧录到芯片上。应用这种芯片的机器（智能娃娃、电子宠物、儿童电脑）就具有交互功能了。非特定人语音识别应用有的是基于音素的算法，这种模式下不需要采集很多人的声音样本就可以做交互识别，但是缺点是识别率不高，识别性能不稳定。按照说话方式的连续性，语音识别芯片又可分为非连续语音识别和连续语音识别。 连续语音识别可以一般自然流利的说话方式来进行人性化的语音识别，但由于关系到相连音的问题，很难达到好的辨认效果。
常用的语音芯片有哪些？？
语音芯片分的种类也很多，有分一次性语音的，这类型的便宜些，如WTN3，WT5S,WTH系列语音芯片等；有可重复擦写的语音芯片，这个可以多次写入语音，类似WT588D,WT2000，WT2003等，语音芯片里面又分有录音ic,语音放音ic，一个是有录音功能的，一个是没有录音功能，两者肯定均有放音功能，而且如果自己要用语音芯片，要看自己的语音内容是多长的，需要装入多长的语音，价格要求怎样，这些都要看各人的选型了，市场上目前没有说哪个是通用万能的语音芯片，毕竟，你要跟实际情况挂钩的
离线语音识别芯片的识别精准度和什么因素有关？
离线语音识别芯片的识别精准度受到多种因素的影响，包括：
1. 芯片的算法质量：离线语音识别芯片的性能取决于其内置的识别算法。算法的准确性和鲁棒性会直接影响到识别的精准度。
2. 语音质量：语音的清晰度、音质和干扰程度会影响识别的精准度。嘈杂的环境和低质量的录音可能会导致识别错误或者降低准确性。
3. 语音模型的训练数据：离线语音识别芯片的准确性与其训练所使用的数据集相关。更大、更多样化的数据集可以提高算法的准确性。
4. 多语种支持：一些离线语音识别芯片可能支持多种语言，而且识别精准度可能会因语种的不同而有所差异。
5. 硬件限制：离线语音识别芯片的计算资源和处理能力也会对识别精准度产生影响。较低的计算性能可能限制了算法的效率和准确性。
综上所述，离线语音识别芯片的识别精准度受到算法质量、语音质量、训练数据、语种支持和硬件限制等因素的综合影响。
AI芯片哪些商业应用场景最火热
01 在家居电子消费行业中，AI芯片已经通过智能家居设备产品的推广而融入到了我们日常的生活中，将我们的日常生活更快地推向智能化发展。 02 在安防行业应用上，AI芯片能够将现如今的安防设备进行智能化提升，能够提升安防设备的实时监控以及报警功能。 03 在自动驾驶汽车行业应用中，AI芯片正在逐渐成为自动驾驶计算平台上的一个核心组成部分，能够给自动驾驶技术的发展带来极大的推动力。 04 在云计算方面，AI芯片能够让云服务数据机房带来更强大的数据计算能力，并且能够灵活地对图片语音以及视频等不同的应用环境进行适应。
AI芯片哪些商业应用场景最火热
在家居电子消费行业中，AI芯片已经通过智能家居设备产品的推广而融入到了我们日常的生活中，将我们的日常生活更快地推向智能化发展。
在安防行业应用上，AI芯片能够将现如今的安防设备进行智能化提升，能够提升安防设备的实时监控以及报警功能。
在自动驾驶汽车行业应用中，AI芯片正在逐渐成为自动驾驶计算平台上的一个核心组成部分，能够给自动驾驶技术的发展带来极大的推动力。
在云计算方面，AI芯片能够让云服务数据机房带来更强大的数据计算能力，并且能够灵活地对图片语音以及视频等不同的应用环境进行适应。
麒麟9000和9000e的区别
麒麟9000和9000e的区别：1、两者应用的机型不同：麒麟9000E由Mate40搭载，Mate40 Pro、Mate40 Pro+而Mate40 RS保时捷版则搭载麒9000。 2、两者的NPU不相同：麒麟9000的NPU是采用双大核加微核NPU的构造。而麒麟9000e芯片的NPU则为一个大核加上一小核NPU的构造。 3、两者的GPU不同：GPU方面，麒麟9000是24核心Mali-G78，麒麟9000E是22核Mali-G78。以上内容参考 百度百科-麒麟9000
