CN111128164B - 一种语音采集和识别的控制系统及其实现方法 - Google Patents

一种语音采集和识别的控制系统及其实现方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111128164B
CN111128164B CN201911369839.1A CN201911369839A CN111128164B CN 111128164 B CN111128164 B CN 111128164B CN 201911369839 A CN201911369839 A CN 201911369839A CN 111128164 B CN111128164 B CN 111128164B
Authority
CN
China
Prior art keywords
voice
mic
power consumption
low
performance processor
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201911369839.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111128164A (zh
Inventor
娄燕忠
段晓亮
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Fengqi Intelligent Technology Co ltd
Original Assignee
Shanghai Fengqi Intelligent Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Fengqi Intelligent Technology Co ltd filed Critical Shanghai Fengqi Intelligent Technology Co ltd
Priority to CN201911369839.1A priority Critical patent/CN111128164B/zh
Publication of CN111128164A publication Critical patent/CN111128164A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111128164B publication Critical patent/CN111128164B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10LSPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00Speech recognition
    • G10L15/22Procedures used during a speech recognition process, e.g. man-machine dialogue
    • GPHYSICS
    • G10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10LSPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L21/00Speech or voice signal processing techniques to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
    • G10L21/02Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
    • G10L21/0208Noise filtering
    • G10L21/0216Noise filtering characterised by the method used for estimating noise
    • GPHYSICS
    • G10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10LSPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00Speech recognition
    • G10L15/22Procedures used during a speech recognition process, e.g. man-machine dialogue
    • G10L2015/223Execution procedure of a spoken command
    • GPHYSICS
    • G10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10LSPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L21/00Speech or voice signal processing techniques to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
    • G10L21/02Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
    • G10L21/0208Noise filtering
    • G10L21/0216Noise filtering characterised by the method used for estimating noise
    • G10L2021/02161Number of inputs available containing the signal or the noise to be suppressed
    • G10L2021/02165Two microphones, one receiving mainly the noise signal and the other one mainly the speech signal

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Power Sources (AREA)

Abstract

本发明公开了一种语音采集和识别的控制系统及其实现方法,旨在解决现有语音识别系统能耗高、环境噪音影响大、人声采集效果差的问题。一种语音采集和识别的控制系统,包括低功耗MCU;主MIC芯片,负责语音侦测,以及系统唤醒后人声的采集;副MIC芯片,负责收集环境噪声并传送至高性能处理器;高性能处理器,对主MIC芯片和副MIC芯片收集到的数据进行处理。本发明能够大幅度降低语音识别给系统带来的功耗负担,此外,本发明还可实现系统的主动降噪,提高了语音识别成功率,相比于现有技术,本发明具有显著的进步。

Description

一种语音采集和识别的控制系统及其实现方法
技术领域
本发明属于语音采集、识别等技术领域,具体的讲,是指一种低功耗的语音采集和语音识别的控制系统及其实现方法。
背景技术
语音识别技术广泛应用于家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。语音识别根据应用场景可分为语义识别和指令识别。语义识别一般采用本地识别关键词唤醒整机系统后,再将采集到的语音数据进行处理,上传到云端进行语义识别。这种技术架构模式下,对主控芯片的资源要求较高,关键词唤醒算法跑在主控芯片中,关键词侦测部分一直处于工作状态,整体系统待机功耗非常高。此外,当环境噪音较大之时,系统将被反复唤醒,也会引起功耗的进一步增大。指令识别一般是离线场景,如智能家居的语音控制模块等场景,该场景分为一级指令词条和二级指令词条。指令识别方式下,对语音识别芯片的资源要求相对较低,但是对一级指令词条的侦测也存在和语义场景下的功耗问题。
语音识别控制系统需要用模拟-数字转换器(ADC),将模拟麦克风采集到的语音模拟信号进行量化。ADC的精度直接决定了语音采集的效果,然而,高精度的ADC功耗也较大。采集到的声音数据经过降噪、消回声等处理后,进行语音比对和识别,执行这部分操作需要占用较大的芯片内部资源,从而导致了芯片和语音识别系统功耗增大。
对本领域技术人员而言,环境噪声的消除、人声的提取是语音识别技术中的一项非常重要的技术指标。现有技术中,一般通过软件算法区分环境噪声和人声(亦可用神经网络相关算法对环境音进行建模训练),然而,这种方式对处理器的性能要求较高,导致系统整体能耗高、成本高。如何实现语音识别产品成本和性能的平衡,是本技术领域始非常重要的课题。
发明内容
本发明的目的在于克服上述问题,提供一种低功耗且具备主动降噪功能的语音采集和语音识别识别的控制系统。
本发明的目的通过下述技术方案实现:
一种语音采集和语音识别识别的控制系统,包括低功耗MCU;
主MIC芯片,负责语音侦测,以及系统唤醒后人声的采集;
副MIC芯片,负责收集环境噪声并传送至高性能处理器;
高性能处理器,对主MIC和副MIC收集到的数据进行处理;
第一采样开关,与所述主MIC配合负责人声的采集并传输至所述低功耗MCU;
第二采样开关,与所述主MIC配合负责人声的采集并传输至所述高性能处理器;
第三采样开关,与所述副MIC配合负责收集环境噪声。
优选的,所述主MIC芯片和低功耗MCU采用SIP封装构成带VAD功能和降噪功能的MIC芯片。通过上述设置,高性能处理器依托此技术架构,可以较低的成本实现主动降噪功能、低功耗待机功能、人声侦测唤醒系统等功能。
进一步的,所述低功耗MCU脚12接中断信号IRQ,外送给高性能处理器。高性能处理器大部分时间处于休眠模式,侦测到人声时,MIC芯片端的低功耗MCU通过中断唤醒高性能处理器。
进一步的,所述低功耗MCU可同时采集主MIC和副MIC的声音模拟信号,并转换为数字信号,分别用于人声检测和环境噪声采集。
进一步的,所述低功耗MCU脚4外接RST。通过上述设置,保证系统能够正常的复位启动。
进一步的,所述低功耗MCU脚1接LED。选用LED用来判别系统是否检测到人声,给用户和测试人员最直观的显示。
优选的,所述低功耗MCU选用CX32L003芯片。
优选的,所述主MIC芯片和所述副MIC芯片均采用SC7CT27180芯片作为MIC芯片,其为模拟MIC芯片。
进一步的,所述高性能处理器支持语音识别功能及他高性能处理功能,将语音声音检测和高性能数据处理分开,大幅度降低系统功耗。
本发明还提供了上述语音采集和语音识别识别的控制系统的实现方法,包括以下步骤:
(1)低功耗语音侦测:低功耗MCU通过定时进出低功耗模式的方式,侦测环境声音是否存在人声,此时,主MIC工作,副MIC关闭,高性能处理器处于低功耗模式,若侦测到人声,则执行下一步;
(2)低功耗MCU产生中断信号,唤醒高性能处理器,同时,打开副MIC采集环境噪音;
(3)主动降噪:高性能处理器采集主MIC的人声数据和副MIC的环境噪音数据,完成对环境噪音的降噪;
(4)高性能处理器对比语音指令是否通过,通过,则执行步骤(5),未通过,则执行步骤(6);
(5)高性能运行模式:高性能处理器打开高精度ADC和配置系统资源,系统完成语音识别处理,然后执行步骤(6);
(6)高性能处理器进入低功耗模式并释放主MIC,副MIC关闭,系统重新进入低功耗语音侦测。
本发明的设计原理如下:将语音识别系统拆分为低功耗的语音侦测系统和高性能的处理系统,由语音侦测系统对整体语音识别系统的开启和关闭进行控制。其中,语音侦测部分处于常开状态,高性能处理电路部分根据语音侦测结果进行选择性打开,由此实现降低系统工作的能耗及硬件资源的要求。在此基础上,本发明采用两路MIC的结构,一路主MIC,一路副MIC。两路MIC均通过ADC进行采样,将采集到的声音数据进行数字化量化,其中,主MIC负责VAD语音侦测,以及系统唤醒后人声的采集;副MIC负责收集环境噪声,通过UART或者SPI等数据传输接口,传送给高性能处理器,高性能处理器对主MIC和副MIC收集到的数据进行处理,实现系统的主动降噪功能。
本发明与现有技术相比,具有以下优点及有益效果:
(1)本发明将传统的语音识别方式改变为低功耗的语音侦测部分和高性能的处理部分,常规下,系统处于低功耗运行阶段,根据语音侦测情况选择性进入系统的高性能运行模式,完成处理后系统复位,由此能够大幅度降低语音识别给系统带来的功耗负担。
(2)本发明中使用的低功耗MCU性能要求不高,额外增加的成本很低,且可选择面广;同时,由于低功耗MCU的存在,对于高性能处理器的低功耗设计要求较低,可选择面广。
(3)本发明采用两路MIC的技术结构,主MIC负责VAD语音侦测,副MIC负责收集环境噪声,同时配合高性能处理器对数据的处理,实现系统的主动降噪功能,提高语音识别的成功率。
(4)本发明中主MIC与低功耗MCU采用SIP封装,基于该技术的MIC芯片可以直接替换目前市场上使用的MIC芯片,使市场中在售的各类需要用到语音识别电子产品能够简便的完成技术升级。
(5)本发明在TWS耳机、智能音箱等应用通话应用场景下,可以提高通话质量,有效地解决了目前TWS耳机、智能音箱人声拾音过程中,环境噪声太大,导致语音识别及人声拾取效果差的问题。
附图说明
图1为本发明的原理示意图。
图2为本发明的系统框图。
图3为本发明的电路原理图。
图4为本发明的工作流程图。
图5为图3的局部放大图一。
图6为图3的局部放大图二。
图7为图3的局部放大图三。
图8为图3的局部放大图四。
具体实施方式
实施例
如图1-8所示,本实施例提供了一种语音采集和识别的控制系统,该语音采集和识别的控制系统划分为低功耗处理部分和高性能处理部分,其中,低功耗处理部分包括低功耗处理器语音侦测系统并为常开状态,在常开状态下,低功耗处理器语音侦测系统采用循环采用的方式对人声进行采集,高性能处理部分根据语音侦测结果进行选择性打开。具体的讲,一种语音采集和识别的控制系统,包括有低功耗MCU、主MIC芯片、副MIC芯片、高性能处理器和三个采用开关(第一采用开关、第二采用开关和第三采用开关)。
低功耗MCU内嵌入高精度的基于神经网络的语音侦测算法,用于侦测是否有人声的存在,可以通过调节算法的灵敏度,本领域技术人员可以选择侦测人声距离的远近(例如:数十厘米到数米的距离)。通过低功耗处理器的ADC采集主MIC送过来的声音模拟信号,判断周围声音数据是否存在人声语音。
语音侦测算法对系统资源的占用较小,对ADC精度的要求和处理器的性能要求较低,故而本实施例可选择低功耗MCU,其优势在于:技术架构升级难度及升级的代价低。本发明中低功耗MCU的ADC采样时间缩短到数毫秒,采取循环采样的方式:选用内部定时器的中断唤醒的方式唤醒MCU进入ADC采样,使低功耗MCU反复进入低功耗模式,由此进一步降低系统功耗。
高性能处理器,主要负责主MIC和副MIC采集数据的处理,在低功耗MCU侦测到人声后,高性能处理器工作,系统进入高性能处理模式,打开高精度ADC并配置较高的系统资源,采集的人声数据传输至低功耗MCU进行语音指令的识别和比对。当低功耗MCU未侦测到人声或完成语音指令的识别和对比后,系统重新进入低功耗模式。现有技术中,为完成语音识别,需要该处理器用于高精度的ADC,同时若要实现多唤醒指令、多二级指令的功能,对高性能处理器的RAM、FLASH、主频就会有很高的要求,运行功耗势必会非常大。本实施例中,在低功耗MCU的前提下,本实施例对高性能处理器的低功耗设计要求较低,可选择面广。本领域技术人员根据高性能处理器的应用场景需求,适宜选择匹配的规格:(1)若只做语音识别和控制处理的要求,一般对ADC精度要求较高,至少16bit以上的SAR ADC,集成降噪算法、消回声算法、语音识别算法,对RAM、FLASH、芯片的主频要求均较高,内核可能需要ARM M4以上,需要内核支持floating指令和DSP指令;(2)若除语音识别外,还要搭配配套的数据处理功能(如语音播放功能、蓝牙连接功能,典型的应用场景为TWS耳机、蓝牙音箱等),那么还需要搭配射频无线连接功能(如蓝牙),高性能的DAC等功能(如络达公司芯片1536U)。
现有技术中,环境噪音对语音识别的成功率有着较高影响,本实施例采用两路MIC的技术结构,主MIC负责VAD语音侦测,副MIC负责收集环境噪声,同时配合高性能处理器对两路MIC数据的处理,实现系统的主动降噪功能。其中,主MIC结合第一采样开关负责人声的采集并传输至低功耗MCU;主MIC结合第二采样开关负责人声的采集并传输至高性能处理器;副MIC结合第三采样开关负责收集环境噪声,通过UART或者SPI等数据传输接口传输至高性能处理器。本实施例中主MIC芯片和低功耗MCU采用SIP封装构成带VAD功能和降噪功能的MIC芯片;主MIC芯片和副MIC芯片二者运用的MIC芯片均优选SC7CT27180。高性能处理器依托此技术架构,以较低的成本可实现降噪功能、低功耗待机功能、人声侦测唤醒系统等功能。优选的,选用两路MOS器件作为MIC芯片的电源开关,控制MIC的通断电,以降低整个系统的待机功耗。
本实施例中低功耗MCU选用CX32L003芯片,其引脚连接关系如下:选用两路UART作为与主控传输数据的接口,脚2、3、5、6分别为UART0、UART1的TX、RX信号;脚19、20分别用来接MIC1_EN、MIC2_EN,控制MIC1、MIC2的通断电;MIC1作为主MIC,其输出信号MIC1_IN分别接低功耗MCU的脚17,用于人声侦听,以及外送给高性能主控(接header脚5);MIC2作为副MIC,其输出信号MIC2_IN接低功耗MCU脚14,采集到的数据通过UART0或者UART1送给高性能处理器;低功耗MCU脚12接中断信号IRQ,外送给高性能主控,用于唤醒高性能主控;低功耗MCU脚4外接RST,保证系统能够正常的复位启动;低功耗MCU脚1外接LED,选用LED用来判别系统是否检测到人声,给用户和测试人员最直观的显示。
本实施例中语音采集和识别的控制系统的工作方法如下:初始状态,整体系统处于低功耗模式,低功耗MCU通过定时进出低功耗模式的方式,侦测环境声音是否存在人声,此时,主MIC工作,副MIC关闭,高性能处理器处于低功耗模式,第一采样开关打开,主MIC采集到的数据传输至低功耗MCU,第二采样开关和第三采样开关关闭;当侦测到人声之后,低功耗MCU产生中断信号唤醒高性能处理器,低功耗MCU关闭第一采样开关,打开副MIC,第二采样开关打开释放主MIC给高性能处理器,高性能处理器采集主MIC的数据,低功耗MCU打开第三采用开关,副MIC采集环境噪音传输至低功耗MCU,并通过UART、SPI等数据传输接口,传输至高性能处理器,高性能处理器接收到到主MIC和副MIC的采集数据后进行降噪处理,完成系统的主动降噪;高性能处理器比对语音指令是否通过,若通过则系统进入高性能运行模式,处理完毕事件后通过UART、SPI等数据传输接口告知低功耗MCU,然后高性能主控自行进入低功耗模式,并释放主MIC,第一采样开关打开,第二采样开关和第三采样开关关闭,副MIC关闭;若采集到的声音非语音指令,高性能处理器通过UART、SPI等数据传输接口告知低功耗MCU,然后高性能处理器自行进入低功耗模式,并释放主MIC,第一采样开关打开,第二采样开关和第三采样开关关闭,副MIC关闭;系统重新进入初始状态,即低功耗语音侦测。
如上所述,便可很好的实现本发明。以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种语音采集和识别的控制系统的实现方法,其特征在于,所述语音采集和识别的控制系统包括:低功耗MCU;主MIC芯片,负责语音侦测,以及系统唤醒后人声的采集;副MIC芯片,负责收集环境噪声并传送至高性能处理器;高性能处理器,对主MIC和副MIC收集到的数据进行处理;第一采样开关,与所述主MIC配合负责人声的采集并传输至所述低功耗MCU;第二采样开关,与所述主MIC配合负责人声的采集并传输至所述高性能处理器;第三采样开关,与所述副MIC配合负责收集环境噪声;包括以下步骤:
(1)低功耗语音侦测:低功耗MCU通过定时进出低功耗模式的方式,侦测环境声音是否存在人声,此时,主MIC工作,副MIC关闭,高性能处理器处于低功耗模式,若侦测到人声,则执行下一步
(2)低功耗MCU产生中断信号,唤醒高性能处理器,同时,打开副MIC采集环境噪音;
(3)主动降噪:高性能处理器采集主MIC的人声数据和副MIC的环境噪音数据,完成对环境噪音的降噪;
(4)高性能处理器对比语音指令是否通过,通过,则执行步骤(5),未通过,则执行步骤(6);
(5)高性能运行模式:高性能处理器打开高精度ADC和配置系统资源,系统完成语音识别处理,然后执行步骤(6);
(6)高性能处理器进入低功耗模式并释放主MIC,副MIC关闭,系统重新进入低功耗语音侦测。
2.根据权利要求1所述的语音采集和识别的控制系统的实现方法,其特征在于:所述主MIC芯片和低功耗MCU采用SIP封装构成带VAD功能和降噪功能的MIC芯片。
3.根据权利要求2所述的语音采集和识别的控制系统的实现方法,其特征在于:所述低功耗MCU脚12接中断信号IRQ,外送给高性能处理器。
4.根据权利要求3所述的语音采集和识别的控制系统的实现方法,其特征在于:所述低功耗MCU选用CX32L003芯片。
5.根据权利要求4所述的语音采集和识别的控制系统的实现方法,其特征在于,所述主MIC芯片和副MIC芯片为SC7CT27180芯片,其为模拟MIC芯片。
CN201911369839.1A 2019-12-26 2019-12-26 一种语音采集和识别的控制系统及其实现方法 Active CN111128164B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911369839.1A CN111128164B (zh) 2019-12-26 2019-12-26 一种语音采集和识别的控制系统及其实现方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911369839.1A CN111128164B (zh) 2019-12-26 2019-12-26 一种语音采集和识别的控制系统及其实现方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111128164A CN111128164A (zh) 2020-05-08
CN111128164B true CN111128164B (zh) 2024-03-15

Family

ID=70503490

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911369839.1A Active CN111128164B (zh) 2019-12-26 2019-12-26 一种语音采集和识别的控制系统及其实现方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111128164B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111710345A (zh) * 2020-07-15 2020-09-25 长沙联远电子科技有限公司 一种可动态调整功耗的语音降噪系统
WO2022193056A1 (zh) * 2021-03-15 2022-09-22 华为技术有限公司 一种媒体处理装置及方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106157950A (zh) * 2016-09-29 2016-11-23 合肥华凌股份有限公司 语音控制系统及其唤醒方法、唤醒装置和家电、协处理器
CN108469894A (zh) * 2018-03-13 2018-08-31 深圳阿凡达智控有限公司 语音识别芯片控制方法、装置以及系统
CN108538305A (zh) * 2018-04-20 2018-09-14 百度在线网络技术(北京)有限公司 语音识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN109545216A (zh) * 2018-12-28 2019-03-29 合肥凯捷技术有限公司 一种语音识别方法和语音识别系统
CN110473544A (zh) * 2019-10-09 2019-11-19 杭州微纳科技股份有限公司 一种低功耗语音唤醒方法及装置
CN211957118U (zh) * 2019-12-26 2020-11-17 上海风祈智能技术有限公司 一种语音采集和识别的控制系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9959865B2 (en) * 2012-11-13 2018-05-01 Beijing Lenovo Software Ltd. Information processing method with voice recognition

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106157950A (zh) * 2016-09-29 2016-11-23 合肥华凌股份有限公司 语音控制系统及其唤醒方法、唤醒装置和家电、协处理器
CN108469894A (zh) * 2018-03-13 2018-08-31 深圳阿凡达智控有限公司 语音识别芯片控制方法、装置以及系统
CN108538305A (zh) * 2018-04-20 2018-09-14 百度在线网络技术(北京)有限公司 语音识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN109545216A (zh) * 2018-12-28 2019-03-29 合肥凯捷技术有限公司 一种语音识别方法和语音识别系统
CN110473544A (zh) * 2019-10-09 2019-11-19 杭州微纳科技股份有限公司 一种低功耗语音唤醒方法及装置
CN211957118U (zh) * 2019-12-26 2020-11-17 上海风祈智能技术有限公司 一种语音采集和识别的控制系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN111128164A (zh) 2020-05-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105869655B (zh) 音频装置以及语音检测方法
EP3522153B1 (en) Voice control system, wakeup method and wakeup apparatus therefor, electrical appliance and co-processor
US10381021B2 (en) Robust feature extraction using differential zero-crossing counts
US9721560B2 (en) Cloud based adaptive learning for distributed sensors
US9785706B2 (en) Acoustic sound signature detection based on sparse features
CN105379308B (zh) 麦克风、麦克风系统及操作麦克风的方法
US9412373B2 (en) Adaptive environmental context sample and update for comparing speech recognition
US9460720B2 (en) Powering-up AFE and microcontroller after comparing analog and truncated sounds
US9443508B2 (en) User programmable voice command recognition based on sparse features
CN208227260U (zh) 一种智能蓝牙耳机和蓝牙交互系统
CN111128164B (zh) 一种语音采集和识别的控制系统及其实现方法
CN108551686A (zh) 音频特征数据的提取及分析
CN104166532A (zh) 智能麦克风装置
CN105704300A (zh) 具数字麦克风的声音唤醒侦测装置及相关方法
DE112015004522T5 (de) Akustische Vorrichtung mit niedrigem Leistungsverbrauch und Verfahren für den Betrieb
CN110070863A (zh) 一种语音控制方法及装置
CN109412544B (zh) 一种智能穿戴设备的语音采集方法、装置及相关组件
CN110473544A (zh) 一种低功耗语音唤醒方法及装置
CN103618835A (zh) 一种根据周围噪音大小自动切换情景模式的方法及系统
CN108597520A (zh) 一种智能插排和智能插排的控制方法
CN211957118U (zh) 一种语音采集和识别的控制系统
CN208724111U (zh) 基于电视设备的远场语音控制系统
CN105430155A (zh) 穿戴设备及其基于语音信号的控制方法
CN110191397A (zh) 一种降噪方法及蓝牙耳机
CN105430762A (zh) 一种设备连接控制方法及终端设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant