语音信号前处理的应用场景概述

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大家好 我叫罗永包 包(?) 目前我负责TI 嵌入式处理器 和汽车市场的业务拓展 这个音箱已经成为全球关注的热点 智能音箱里面的核心技术是语音识别 语音识别不光适合用在智能音箱 其实还可以广泛应用于其他各类应用 今天我就给大家介绍一下 TI嵌入式处理器在各类语音识别的解决方案 语音识别我们应用场景非常多 而且也包括很多环节 首先我们按照语音信号前处理的一些场景 大概把它分为两类 一类是实时的应用场景 另外一类是非实时 实时的应用场景基本上需要非常快的响应速度 从信号从麦克风输入 经过语音前处理的一些DSP算法 最后到功放播出 这个时间一般是小于10个毫秒以内 我们把它称为实时场景 如果超过10毫秒 我们把它成为非实时场景 像大家众所周知的亚马逊的echo系统 我们一般会把它归为非实时的场景 因为 它需要本地把信号处理完送给云端识别以后 云端得到你想要得到的推送的服务或者内容 通过本地喇叭播放出来 这个整个链路实际需要时间响应 而且响应时间是超过10毫秒 我们把这个内容称为非实时的应用 我们的语音识别不光是用在smartspeaker上 实际上现代已经广泛运用与智能家电 包括电视机 TV包括空调 我相信未来的 也可能包括冰箱 洗衣机等等 同时也会看到 智能家居也有非常大的应用场景 同时也包括IoT 汽车也是非常大的一个入口 因为汽车的保有量 包括汽车的年产量 都是非常惊人的地步 汽车市场非常巨大 所以我们看到 在汽车的比方说后视镜 或者是GPS tracker 等等方面 我们都看到有非常强劲的语音识别的需求 通过我们也看到整个市场 的服务性机器人 包括 运动相机 无人机 他们都需要 一个语音的导入 通过语音做一个控制这样就可省掉了遥控器
课程介绍 共计3课时,14分26秒

TI 针对语音识别应用的嵌入式处理器解决方案

TI DSP C674x C6000 语音识别 C5000

智能音箱成为了各领域关注的重点,其核心技术是语音识别技术。除了智能音箱,语音识别技术还能用于哪些应用场景?其核心部分是如何工作的?设计及考量语音识别技术的要素有哪些?如何利用TI提供的方案开启语音识别的设计?在本系列培训视频中,将会详细讲解。
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