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【花雕动手做】天问block编译环境下ASR-PRO离线语音识别模块的学习与测试（之一）_asrpro语音模块

作者：从前慢现在也慢 | 2024-04-05 15:54:03

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asrpro语音模块

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偶然机缘，收到二片ASR-PRO离线语音识别模块

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找到的一些介绍资料

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ASR-PRO模块电原理图

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ASR-PRO的核心参数与技术特点如下所述：

参数化结构设计：ASR-PRO采用参数化的结构设计，这意味着可以通过调整模型的参数来自定义语音识别系统的性能指标，例如准确率、响应速度和模型大小。这种设计使得ASR-PRO适用于不同的应用场景，并能够根据具体需求进行灵活的配置和优化。

序列优化CTC：ASR-PRO使用CTC（Connectionist Temporal Classification）技术进行序列优化。CTC是一种端到端的语音识别模型训练方法，它能够直接从语音信号中进行训练，而无需处理语音信号的对齐问题。CTC技术使得ASR-PRO的训练过程更加简化和高效。

深度LSTM结构：ASR-PRO的识别网络采用深度LSTM（Long Short-Term Memory）结构，用于对时序语音信号进行特征提取和建模。相对于传统的DNN（Deep Neural Network），深度LSTM能够更准确地模拟时间相关性，从而提高语音识别的准确性和性能。

语言模型融合：ASR-PRO内置了语言模型，用于对识别结果进行纠错和补全。通过将外部语言模型与系统结合，可以进一步提升识别的精度和准确性。语言模型的融合使得ASR-PRO能够更好地理解和处理不同语言和语境中的语音输入。

可配置词表：ASR-PRO内置了通用词表，同时也支持导入自定义词表。这意味着可以根据具体领域或需求自定义词汇表，从而增强ASR-PRO在特定领域的识别能力。可配置词表使得ASR-PRO能够更好地适应不同应用场景和领域的需求。

优化编译器：ASR-PRO使用TensorFlow Lite作为高效的编译器。TensorFlow Lite能够对模型进行优化，使其能够在终端设备上高效地部署和运行，从而降低识别的延迟和资源消耗。优化编译器的使用使得ASR-PRO能够在嵌入式设备上实现端侧的语音识别。

嵌入式部署：ASR-PRO支持在资源受限的嵌入式设备上进行部署和使用。这意味着ASR-PRO可以在边缘设备上进行本地语音识别，实现低延迟和隐私保护。嵌入式部署使得ASR-PRO更加灵活和适用于不同的应用场景和设备。

云服务支持：除了嵌入式部署，ASR-PRO还可以部署到云端ASR-PRO是一个具有以下核心参数和技术特点的语音识别系统：

参数化结构设计：ASR-PRO采用参数化的结构设计，可以通过调整模型参数来自定义语音识别的准确率、响应速度、模型大小等指标。这使得ASR-PRO能够适应不同的应用场景，并根据需求进行优化和配置。

序列优化CTC：ASR-PRO使用CTC（Connectionist Temporal Classification）技术进行序列优化。CTC允许进行端到端的语音识别模型训练，无需对语音信号进行对齐操作。这简化了训练过程并提高了系统的效率。

深度LSTM结构：ASR-PRO的识别网络采用深度LSTM（Long Short-Term Memory）结构，用于对时序语音信号进行特征提取和建模。相对于传统的DNN（Deep Neural Network），深度LSTM能更准确地模拟时间相关性，从而提高语音识别的性能和准确性。

语言模型融合：ASR-PRO内置语言模型，用于纠错和补全识别结果。同时，还可以结合外部语言模型进一步提高识别精度。语言模型的融合使得ASR-PRO能够更好地理解和处理不同语言和语境下的语音输入。

可配置词表：ASR-PRO内置通用词表，并支持导入自定义词表，以增强特定领域的识别能力。通过可配置的词表，ASR-PRO能够更好地适应不同应用场景和需求。

优化编译器：ASR-PRO使用Tensorflow Lite作为高效的编译器，可将模型优化后部署到终端设备上，降低识别的延时。这使得ASR-PRO能够在资源受限的设备上高效地运行。

嵌入式部署：ASR-PRO支持在资源受限的嵌入式设备上进行部署和使用，实现端侧语音识别。这使得ASR-PRO可以在边缘设备上进行本地识别，减少了与云端的通信延迟和隐私问题。

云服务支持：ASR-PRO还可以部署到云端，提供高并发的语音识别服务。这使得ASR-PRO能够满足大规模和高性能的语音识别需求。

综上所述，ASR-PRO通过参数化设计、序列优化CTC、深度LSTM结构、语言模型融合、可配置词表、优化编译器、嵌入式部署和云服务支持等技术特点，实现了准确、可配置和高效的语音识别能力。

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实验视频

人工智能ASR PRO语音识别控制的纤细小车

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