工业自动化中的关键字辨识
在工厂和生产环境中，MCU 可以使用关键字识别技术来监控设备状态、侦测异常声音情况或执行远程控制操作。 这有助于提高生产效率和安全性。
关键字识别技术
关键词识别技术是一种自然语言处理（NLP）技术，旨在检测和识别特定的关键词或短语。 它广泛应用于语音识别系统，用于触发特定操作或回应特定命令。 在 MCU 中，关键字识别技术通常涉及将声音信号转换为数字数据，然后使用算法来检测和匹配关键词。
关键词识别技术的核心是声学模型和语言模型。 声学模型用于识别声音特征，例如声音的频谱、音高和声音强度。 语言模型用于确定关键词或短语的机率分布。 在 MCU 中，通常使用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）来训练这些模型。
关键字识别的基本步骤包括：
- 声音获取：通过麦克风或传感器撷取声音讯号，并将其转换为数字形式。
- 声学特征提取：从数字声音讯号中提取声学特征，例如 MFCC（Mel频率倒谱系数）。
- 模型训练：使用大量的声音数据和关键词语料库来训练声学模型和语言模型。
- 关键词侦测：在实时应用中，声音讯号被送入已训练好的模型，以侦测关键字的存在。
- 回应触发：一旦侦测到关键词，MCU 可以执行对应的操作，例如控制装置、发送通知或触发其他事件。
| 适用开发板 | |
|---|---|
|
NuMaker-HMI-M467 NuMaker-IoT-M467 |
1. 关键词检测 范例：智能家居语音控制 在智能家居设备中集成麦克风，例如智能扬声器或智能照明系统。 Cortex-M4 处理麦克风捕捉的音频数据，检测特定的唤醒词或控制指令，如“开灯”或“关闭音乐”。 当识别到关键词后，执行相应的家居控制命令 2. 语音识别 范例：手机语音助手 在智能手机或平板电脑上使用 Cortex-M4 处理语音输入。 Cortex-M4 处理并识别用户的语音指令，如“拨打电话给小明”或“搜索最近的咖啡厅”。 语音指令被识别后，相应的应用程序执行命令。 3. 实时辨识 范例：车载语音控制系统 在汽车的信息娱乐系统中集成 Cortex-M4，处理来自麦克风的语音数据。 Cortex-M4 实时识别驾驶者的语音指令，如“开启导航至公司”或“拨放音乐列表”。 系统实时响应语音指令，提高驾驶安全性和便利性。 |
|
NuMaker-M55M1 |
1. 关键词检测 利用 M55M1 开发板的 DSP 和神经网络加速器，可以实现高效的关键词检测。 这意味着系统能够持续监听并识别特定的唤醒词或短语，如“嗨，智能助手”或“开始播放”。 一旦检测到这些关键词，AI 系统就会激活，准备接收进一步的语音指令。 这种方法在节能和即时响应方面都非常有效。 2. 语音标识 语音识别功能是 Voice Commands AI 系统的核心。 M55M1 开发板具备的高性能计算能力使其能够处理复杂的语音识别任务。 结合先进的机器学习算法，系统能够识别、理解并处理用户的语音指令。 这包括从简单的命令，如音量控制，到更复杂的查询，如天气预报或日程提醒。 3. 实时识别 实时识别功能允许 Voice Commands AI 系统在瞬间识别和响应用户的指令，从而为用户提供无缝且流畅的交互体验。 这不仅包括语音命令的即时识别，还包括能够根据上下文或用户的历史偏好进行智能回应。 例如，系统可以识别用户的常用命令并自动做出相应的快速反应。 |
