語音控制無處不在。許多科技大廠湧入投資語音控制以及語音智慧助理這個領域，他們大多認為，語音會是下一個主要的用戶使用介面與體驗。語音控制與技術目前相當受到關注，使用人數也逐漸進入大眾主流市場。根據報告數據，約有25億個數位語音助理被用戶使用（可能一人跨平台使用，如手機一個Google Assistant、家裡一個Alexa），預計這個數字到2023年會成長至80億。
恩智浦NXP針對低功耗、低成本的，基於人工智能技術的語音控制，在iMX RT上的設計和實現。基於該方案我們能針對智能家居的各種設備提供語音控制。
1. 本地離線語音喚醒及語音控制:
如下圖所示，這是完全不需要藉助網絡的本地語音控制，可以廣泛應用在智能家居的低成本設備如組合燈泡、開關等離線語音喚醒，也可用於白色家電的升級換代。
包含了語音的前端降噪、去迴聲等通用DSP算法，並且包含了WWE (Wake Word Engine)來處理基於AI模型的關鍵詞喚醒的算法預測。
恩智浦NXP針對低功耗、低成本的，基於人工智能技術的語音控制，在iMX RT上的設計和實現。基於該方案我們能針對智能家居的各種設備提供語音控制。
1. 本地離線語音喚醒及語音控制:
如下圖所示，這是完全不需要藉助網絡的本地語音控制，可以廣泛應用在智能家居的低成本設備如組合燈泡、開關等離線語音喚醒，也可用於白色家電的升級換代。
包含了語音的前端降噪、去迴聲等通用DSP算法，並且包含了WWE (Wake Word Engine)來處理基於AI模型的關鍵詞喚醒的算法預測。
整個系統實現非常輕巧，滿足低功耗和低成本的要求，非常適合做成通用智能語音模塊來加以推廣。
2. 本地喚醒，基於雲端識別的遠程控制:
如下圖所示，在本地基於喚醒詞的語音識別，把後面的語音輸入傳遞到雲端作進一步的智能識別。
至於後面的語音控制，是基於關鍵字的識別還是更智能化的自然語言語義識別，則取決於後台的第三方AI雲服務商，作為終端智能Module.
更多的是處理本地AI的語音關鍵詞識別。
恩智浦MCU的低成本智能語音識別方案，將會帶給客戶一個高性價比的選擇。