面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的存算一体芯片在智能音箱中的远场语音识别与声源定位.do

更新时间：2026-09-17 08:52:03 大小：38K 上传用户：潇潇江南查看TA发布的资源 标签：存算一体芯片模拟计算阵列远场语音识别声源定位智能音箱 下载积分：2分评价赚积分（如何评价?）打赏收藏评论(0) 举报

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面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的存算一体芯片在智能音箱中的远场语音识别与声源定位

摘要

智能音箱需要在嘈杂的室内环境中准确识别远场语音指令，同时定位声源的方向。传统方案使用多个麦克风阵列采集声音信号，通过DSP进行波束成形和语音增强，然后通过云端语音识别引擎进行识别，存在功耗高、延迟大和隐私风险等问题。本文针对智能音箱的远场语音识别需求，设计了一种面向存算一体芯片的端侧语音处理方案，通过存算一体阵列实现声源定位、波束成形和语音识别的端到端处理，语音识别准确率达到95%，声源定位精度达到±5°，功耗仅为0.8W，支持在芯片本地完成全部语音处理，无需依赖云端。

一、智能音箱的语音处理需求

1.1 远场语音识别的挑战

智能音箱的麦克风通常距离用户1-5米，采集到的语音信号受到以下干扰：环境噪声——空调、电视、厨房等背景噪声，信噪比（SNR）可低至5dB；混响——声音在室内墙壁和家具之间的反射，导致语音信号的时间扩展；竞争语音——多个说话人同时发声，麦克风采集到混合信号。

1.2 传统方案的局限性

传统智能音箱通常采用"多麦克风阵列+DSP+云端识别"的架构。DSP执行波束成形和语音增强，增强后的语音信号通过网络传输到云端进行识别。这一方案的问题包括：功耗高——DSP功耗约100-500mW，WiFi模块功耗约1-3W，总功耗较高；延迟大——网络传输和云端处理的延迟约为200-500ms，影响用户体验；隐私风险——语音数据上传到云端，存在隐私泄露风险。

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面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的存算一体芯片在智能音箱中的远场语音识别与声源定位

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一、智能音箱的语音处理需求

1.1 远场语音识别的挑战

1.2 传统方案的局限性

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