語音控制芯片或者說模塊的應用前景越來越廣泛，無論是設計方案還是廠家生產的產品在越來越多越來越頻繁的使用語音控制芯片。當然行業內更多的是稱呼為語音識別芯片，因為語音控制的前提是要先識別用戶的聲音，才能夠發出正確的指令。

語音芯片控制模塊是實現 “語音指令 - 設備響應” 的核心組件，其工作原理可拆解為信號采集、處理、識別及指令執行的完整鏈路，下面將以WTK69000為例給大家分享一下整個流程的工作原理。

一、語音信號采集與預處理

①.信號采集：通過內置麥克風或外接麥克風收集用戶的語音信號。芯片以 16kHz 采樣率對語音信號進行采樣，將其轉化為數字信號。

②.預處理：包括預加重、分幀、加窗等操作。預加重用于提升高頻信號的能量，分幀是將連續的語音信號分成若干個短幀，加窗則是對每幀信號進行加權處理，以減少頻譜泄漏。此外，芯片還采用了神經網絡降噪系統、AI 識別降噪等技術，抑制穩態噪聲和動態噪聲，提高信號質量。

③語音特征提取經過預處理的語音信號，會被提取特征向量。WTK6900 系列芯片通常提取包含 12 維 MFCC(梅爾頻率倒譜系數)+ 能量 + 差分參數的特征向量，這些特征能夠較好地表征語音的特性，為后續的語音識別提供基礎。

二、語音識別

采用混合識別架構：應用改進型 DTW(動態時間規整)算法，計算測試模板與參考模板之間的距離，衡量語音的相似度。同時，該系列部分芯片采用深度神經網絡算法進行語音識別，具有識別精準、誤判率低等優勢。

決策機制：將最近鄰得分與閾值 θ1 進行比較，若得分大于閾值，則觸發對應指令;否則進入拒識狀態。通過這種方式來確定用戶所說的語音是否與預設的指令詞匹配，從而實現語音識別功能。

三、指令輸出與設備控制

WTK6900 系列芯片識別出語音指令后，通過 UART 等通信接口將命令推送到設備原有的上位機，上位機接收到指令后，控制相關設備執行相應的動作，如智能玩具中的舵機轉動、電機旋轉，投影儀的功能切換，智能晾衣架的升降等。

此外，WTK6900 系列芯片還支持多模態學習方式，用戶可通過物理按鍵、串口指令、語音命令或專用 APP 啟動學習流程，實現命令詞的自學習功能，可存儲 100 多個自定義語音模板，還支持方言自適應學習，能靈活適應不同用戶的語音指令需求。

四、云端交互

云端大模型(如 GPT、BERT)接收 WTK6900 上傳的語音數據或特征向量，進行多輪對話、意圖識別、知識推理等復雜處理。例如：用戶說 “幫我查一下明天深圳的天氣”，WTK6900 本地識別為 “天氣查詢” 指令碼，云端大模型解析出 “深圳”“明天” 等語義要素，調用天氣 API 獲取結果。

方言或模糊指令(如 “搞凍 D”)通過云端大數據訓練的模型進行精準識別。

通信機制：WTK支持UART串口/SPI接口/藍牙BLE/wifi模組擴展。

場景案例：

①本地處理：WTK6900H-A 芯片通過 UART 接收用戶語音指令 “調至 26 度”，本地識別為 “溫度調節” 指令碼(0x05)，并通過 I2C 接口直接控制空調模塊。

②云端擴展：若用戶指令為 “根據空氣質量自動調節”，WTK6900 將 “自動模式” 指令碼上傳至云端，云端大模型結合實時空氣質量數據生成最優溫度參數，返回后驅動空調執行。

以上就是“語音控制模塊工作原理”的全部內容，希望可以幫助到大家。

審核編輯 黃宇