影响离线语音识别灵敏度的因素

有用户反馈离线语音识别不灵敏，跟着笔者一起分析原因吧。笔者知识能力有限，难免会误，还请大家批评指正。

1 影响离线语音识别的因素

笔者分析离线语音识别不灵敏的原因有以下几点

1.1 运行硬件的算力限制

由于离线语音识别在本地MCU进行，受限于MCU的计算能力和存储空间，无法像在线识别那样依赖云端的强大计算资源。此外，离线语音识别缺乏实时的数据更新和优化，导致其对新词汇和口音的适应能力较弱‌。虽然我们的S100D离线语音识别内置高性能 主频160Mhz的RISC-V CPU + NPU + DSP，在同类MCU里是性能很强了，但相较于服务器强大算力的GPU是弱的。离线语音识别IC，训练的模型语料库也没有运行大模型的服务器那么丰富，一般只有精简的标准普通话。

1.2 固定词条、识别率稍低

‌离线语音识别技术将词条储存于本地设备中，由于本地存储空间有限，设置的词条内容也会受到限制。例如，如果储存的词条只有“关灯”这个命令，那么用户说“把灯关了”则无法执行，因为在数据库中找不到对应的词条命令‌

1.3 用户使用环境影响

背景噪音、说话人的距离和方位都会影响语音信号的质量，从而降低识别率。在嘈杂的环境中，离线语音识别尤其容易受到干扰，导致识别不准确‌。

1.4 硬件问题

上面说了一些客观原因，有人会说，笔者在找借口了。下面我们来分析一下主观原因。

电源纹波，供电电路走线方式、Mic布线走线方式，也会影响识别效果，例如下面电路走线方式，就有点不合理，后面我们如何合理走线。

还有Mic增益和信噪比，也会影响识别率。增益小拾取声音也小，增益大了，声音大的同时，噪声也变大了。

1.5 语速和方言口音影响

语音太快或太慢，和方言口音都会影响语音识别，因为我们的离线语音的模型是基于正常语速的标准普通话训练的。

2 改善语音识别策略

了解影响离线语音识别的因素，下面我们看看如何改善和提升识别率。

‌2.1 优化声学模型和语言模型‌

通过深度学习算法，声学模型可以将语音信号转换为音素序列，而语言模型则将音素序列转换为文字。优化这两个模型可以提高识别的准确性和灵敏度‌。

‌使用高性能的语音芯片‌：高性能的语音芯片可以提供更快的处理速度和更高的识别精度，从而提升离线语音识别的灵敏度‌。

‌2.2 采用轻量级NLP技术‌ 

例如“离线自然说”，通过语义协议和语音识别构图结合，实现对指令的泛化理解，支持多种说法，提高识别的灵活性和准确性‌。

3 离线语音识别的应用场景和优势

离线语音识别技术在多个领域有广泛应用，如智能家居、智能车载和智能物联设备。其优势包括：

‌3.1 独立性‌

不需要网络连接，适用于无网络或网络不稳定的场景‌3。

3‌.2 隐私保护‌

数据不经过云端，更好地保护用户隐私‌。

‌3.3 实时性‌

对需要即时反馈的应用提供更好的用户体验‌。

4 总结

通过以上方法和技术改进，可以有效提升离线语音识别的灵敏度和准确性，满足更多应用场景的需求。