leyu·(中国)官方网站语音芯片在智能垃圾桶上的应用！面对日益严峻的环境问题，垃圾分类逐渐走进大众生活。近几年，我国多个城市已经推行了垃圾分类，这固然有利于环保，但也“逼疯”了不少人，很多人不清楚多种垃圾该怎么分类，如果垃圾桶自己会分类垃圾那该多好啊。
针对许多垃圾我们不知如何分类的情况，不少厂商开始推出智能分类拉圾桶，自动检测语音并开盖。当你说出一样物品时，会自动检测分类并开启相应类别的垃圾盖，如果不想使用语音也可自行感应开盖。
置入NRK3301语音芯片实现增加了语音识别功能后，能通过语音询问或者实物影像分类进行识别，这一操作能简单便捷地解决我们垃圾如何分类的麻烦。
NRK3301语音识别芯片，是一款32位高性能、低成本语音识别IC,其具有识别精准、远场降噪等优势，最多可支持不超过100条离线指令；
离线语音识别，采用最新的神经网络（TDNN）算法，具有识别准确，误判率低等优势，5米远场可靠识别。
而且采用语音降噪算法:过滤掉稳态噪声、对动态噪声也有很好的抑制作用，噪音下也可准确识别，识别率高达95%；
最多可支持不超过100条离线指令，现已广泛用于智能家电、智能卫浴、智能照明、智能机电、智能家居、智能玩具等领域。
当今处于物联网时代，而 语音识别 被视作为人机交互的入口，由于人工智能和机器学习迅猛发展，语音控制也变得更为实用。在接下来的几年里 智能语音 将成为人机交互的新范式，语音技术将解放人类双手和眼睛，用户以较低的成本实现随时访问。下面就随网络通信小编一起来了解一下相关内容吧。 语音识别 面临三大挑战 语音识别 是现在最为耀眼、大家生活中接触最多的语音技术。近些年来，语音识别技术突飞猛进，自然受到广大公众的极大关注。毕竟，语音识别的进步代表着机器的听力发展，是人工智能的重要一步。目前语音识别存在可穿戴设备的交互与通用应用程序入口两个急切需求。可穿戴设备因体积等原因限制，仅拥有局限输入输出设备。通用应用程序入口
目前，主流语音识别框架还是由 3 个部分组成：声学模型、语言模型和，有些框架也包括前端处理和后处理。随着各种深度神经网络以及端到端技术的兴起，声学模型是近几年非常热门的方向，业界都纷纷发布自己新的声学模型结构，刷新各个数据库的识别记录。由于中文语音识别的复杂性，国内在声学模型的研究进展相对更快一些，主流方向是更深更复杂的神经网络技术融合端到端技术。 2018年，科大讯飞提出深度全序列卷积神经网络（DFCNN），DFCNN 使用大量的卷积直接对整句语音信号进行建模，主要借鉴了图像识别的网络配置，每个卷积层使用小卷积核，并在多个卷积层之后再加上池化层，通过累积非常多卷积池化层对，从而可以看到更多的历史信息。 2018年
的技术现状如何？ /
近日，据俄罗斯卫星通讯社sputniknews报道，俄罗斯Wasteout公司总裁罗季翁克柳耶夫向卫星通讯社介绍称，该公司开发了一套智能垃圾处理监控系统 ，该技术能使垃圾处理公司每处理一垃圾桶垃圾的收入每年增加3．5万卢布（540美元）。 Wasteout的新系统包括一套安装在垃圾桶上的智能传感器、一个在线规划和控制平台以及一个为司机准备的手机应用。系统可以扫描所有垃圾桶，让司机提前看见每个垃圾桶装垃圾的情况，知道它们被装满的平均速度，并计划什么时候清空垃圾桶。 该公司管理人员称：”Wasteout公司能帮助减少物流成本，增加垃圾处理公司营利。对民众来说，则可减少垃圾桶过满带来疾病传播、臭味弥散和出现老鼠的风险。” 目前
实际应用中照明线路电缆时常出现被盗情况，不仅给国家带来损失，也严重影响了生产生活轶序。为防止电缆被盗，根据目前节能路灯照明系统采用单灯补偿电容的特性，设计了电缆防盗系统。 1 系统整体设计 电缆上所有照明电灯是并联的，电缆上的每个照明电灯又可以等效为灯丝电阻和电容的并联，因而在电缆的一端即可测得线路上并联路灯电容的大小。如果有电缆被盗，则在电缆一端测得的总电容就会减小。根据测到的电容大小，就能判断电灯的个数，再结合电缆电灯的物理拓扑，即可判断出电缆被盗的具体地点。为将电灯的电容特性，用电信号来展示，文中使用了常见的555芯片，用555芯片构成多谐振荡器，由多谐振荡器的周期公式T=(R1+2R2)，Cln2可知，可将电灯的电
今年以来，特别是进入9月份之后，国内外手机厂商纷纷发布旗舰产品，与往年只有苹果和三星站台形成巨大反差，今年国产手机纷纷发力中高端市场。国产品牌手机凭借硬件做工逐步完善和用户体验的完美优化，在高端与国外手机巨头的正面战争一触即发。 值得肯定的是leyu·(中国)官方网站，国产手机厂商在产品研发、制造和通信技术上已经有所积累和沉淀，同时依靠与运营商深入的合作，依靠社会渠道商强大的渠道拓展能力，国产品牌手机在国内取得了巨大优势。但是另一方面，国产手机厂商的品牌建设依然需要加强，关键零部件和核心技术依然缺失，而这些优势劣势，终归反映在具体的产品身上。 3G到4G的过渡 对于国内广阔的3G智能手机市场，以及未来4G时代来临，4G智能手机的普及大潮，都让国内外众
引言 随着现代科技和技术的不断发展，人们在与机器的信息交流中，需要一种更加方便、自然的交互方式，实现人机之间的语音交互，让机器听懂人话是人们梦寐以求的事情。技术的发展，使得这一理想得以实现，把语音识别技术与机器人控制技术相结合，正成为目前研究的热点，不但具有较好的理论意义，而且有较大的实用价值。 语音识别技术应用于机器人系统大多是针对特定的环境，设计出语音命令来进行控制的。只需要对几十个字或词的命令行进语音识别，便可使得原本需要手工操作的工作由语音轻松完成。本文针对现有机器人平台，设计一个非特定人的孤立词语音识别系统。 1、语音识别原理及JuliUS简介 1．1 基于HMM的语音识别原理 语音识
行业简介 人工智能芯片（简称AI芯片）是指含有专门处理人工智能应用中大量计算任务模块的芯片，属于集成电路和人工智能的交叉领域。自2016年以来leyu·(中国)官方网站，谷歌、百度、阿里、腾讯等互联网巨头以及多家知名的风险投资基金疯狂涌入人工智能行业，大力推动各初创算法（方案）公司在多个应用领域商业化落地。随着人工智能在视觉识别、语音识别等领域明确的商业化应用不断涌现，人工智能算法及方案芯片化、硬件化的趋势日益明显，具有深度学习算法加速功能的芯片需求快速提升。 人工智能领域的高速发展，取决于对前沿算法的研究、落地应用场景的积极探索及通过先进的芯片设计、制造技术来满足日益明确的商业需求三个关键因素。商汤科技、旷视科技、科大讯飞、思必驰、华为、寒武纪等
1 引言 随着语音信号处理技术的不断发展与成熟，语音识别正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术。 DSP 芯片 ，即数字信号处理器，是专门为快速实现各种信号处理算法而设计的、具有特殊结构的微处理器，其处理速度比最快的CPU还快10~50倍。本文介绍的就是基于 TMS320VC5402 配合TLC320AD50C和AT89S52的实验室用机器人的孤立词语音识别系统。 2 语音识别系统的基本介绍 2.1 语音识别系统的组成 计算机语音识别过程与人对语音识别处理过程基本上是一致的。语音信号本身的特点造成了语音识别的困难。这些特点包括多变性，动态性，瞬时性和连续性等。目前主流的语音识别技术是基于
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