語音芯片在新能源汽車智慧系統中的設計應用

萬阿平

(江蘇聯合職業技術學院揚州分院，江蘇 揚州 225003)

0 前言

隨著大數據技術的發展，有必要開發出具有更強大計算能力的芯片。傳統體系結構設計的芯片在用于大數據并行計算時需要復雜的指令系統，計算速度不能滿足實際要求。芯片的本質是集成電路，其主要制作工藝是將集成電路制造在半導體晶圓上，當前集成電路技術發展迅速，晶體管可達到每平方毫米100萬的數量級。

1 語音芯片的發展

1.1 智能芯片

在信息化時代，電子產品得到越來越廣泛的應用，其核心技術是芯片的設計制造。芯片被視作微型“計算機”，能夠嵌入在卡片、存貨清單和設備中，人工智能芯片這種具有復雜算法處理能力的芯片其性能主要取決于內部特定的結構設計和簡單的指令集，如類腦芯片。與傳統語音芯片相比，智能語音芯片的特點和優勢在于它可以通過使用元器件對接收到的命令進行信息分析和分類，并指導機器執行各種動作。同時，智能語音芯片還可以進行高質量、高壓縮率的錄音，并在需要時進行回放，從而實現人機對話。

1.2 語音芯片

人工智能或機器翻譯技術在自然語言處理方面已獲得許多成果。經過國內外媒體的廣泛報道，智能語音技術受到公眾的廣泛關注，這也使得智能語音技術得到飛速發展。目前，人機交互技術依托人工智能和大數據技術發展，在智能化、自動化趨勢下蘊含巨大的商業價值。而語音芯片作為現代汽車智能化的表現，能夠滿足車輛消費者在車內工作、休閑娛樂等要求，是行業發展的必然趨勢。

2 新能源汽車的智慧系統

2.1 智慧系統的研發困境

目前，智慧系統的研發困境主要是自主核心技術缺乏，產品信息共享體系不足和校企聯合培養人才儲備不足等。我國的新能源汽車需要在車載新能源系統、驅動系統及控制系統方面逐步實現國產化，這在合資發展道路上是難以實現的，從而造成在生產或出口過程中投資成本較大。而智能網聯市場還處在萌芽期，部分細分市場蘊藏著巨大的潛力，未來還可能應用到發動機、變速箱等機械設備中，無人駕駛是重點發展方向[1]。近年來，各車企紛紛發布智能網聯汽車戰略，盡管他們的智能網聯系統名稱不同，但功能大多包含語音識別、語音控制、云服務和空中下載技術等[2]。如今，傳統信息共享平臺已不能滿足研發企業的大量信息共享需求，因此需要對信息交互平臺進行完善，以便其能更廣泛地應用于新能源汽車領域。在我國高等職業院校教育改革目標下，采取“校企合作，產教融合”的教學模式推動我國實用性技術人才培養，但目前還處于探索階段，還需在地方政府政策引導下不斷拓展和加深合作范圍及合作深度。

2.2 智慧系統的發展態勢

目前，國家不斷提倡環境保護，營造采用綠色能源的社會環境，因此新能源汽車成為汽車行業的主要發展方向。而數字化系統在新能源汽車中的應用也越來越廣泛，如音樂播放器、藍牙電話、車載導航和可視化通訊等，這些都帶來了更加舒適便利的駕駛體驗。新能源汽車本身就具有人工智能的技術和硬件基礎，搭載智能語音系統以后使得其應用場景更為豐富和廣泛，可以滿足用戶的更多需求，如商務汽車和房車需要具備工作學習和生活的必備條件，智能翻譯可以幫助連線跨國會議和接打國際長途電話等。一方面，智能語音技術可以賦能傳統家電，延伸設備的功能，提升人們的智能使用體驗；另一方面，隨著人類生活水平的改善，未來的家居電氣設備種類將日益增多，能夠搭載智能語音功能的或將達到近百款。

3 新能源汽車的語音芯片設計

語音芯片需要運用到多種智能語音技術，包括信號處理與模式、發生機理與聽覺機理、概率論與信息論和人工智能等。而芯片與集成電路制造屬于精密儀器制造，對制造環境和運行環境具有較高要求，對應的開發與制造成本相對較高。

3.1 總體架構

語音芯片按照對象與內容可以分為特定人語音芯片和非特定人語音芯片[3]。特定人語音芯片用于對指定的人進行語音識別，在進行語音識別前必須將用戶的語音參考樣本存儲在數據庫中作為比較，也就是說，必須在使用前對特定人的語音進行訓練。通常在機器提示下訓練固定次數，機器便能掌握特定人員的講話習慣與特點，進行更為貼切的交互。非特定人語音芯片是指無特定人員語音資料庫的語音技術，無論年齡和性別，只要說的是同一種語言，機器就能進行識別。非特定人語音芯片的應用模式是在產品定型前，根據確定的十幾個語音交互條目，采集約200人的語音樣本，通過計算機算法處理交互條目的語音模型和特征數據庫，然后在芯片上燒錄。若將該燒錄芯片應用于智能娃娃、電子寵物等機器，這些機器就具有人機交互功能，實現兒童與玩具的雙向互動，起到陪伴作用。但該模式具有顯著的優缺點，優點是無需采集多人語音樣本即可進行交互，缺點是識別準確率不高，性能也不穩定。

圖1給出了語音芯片在新能源汽車中的應用設計流程。語音芯片的設計需滿足如下功能：① 準確簡單的語音指令；② 完成簡單的人機語音交互；③ 提升語音準確率，降低背景噪聲干擾；④ 多復用設計，在多種場景下可以自動匹配模式；⑤ 低功耗，保證使用時間可達一周；⑥ 系統遇到故障能自動重啟，保證使用的穩定性；⑦ 具有一定的糾錯功能，自動錄入錯誤并糾正；⑧ 適用性廣，可嵌入多種電子設備并保持正常運行。

圖1 語音芯片應用設計流程

3.2 系統設計

語音系統的設計架構如圖2所示，其一般操作順序為：系統錄入語音，完成語音詞匯特征提取，構建聲學模型，構建語音模型，詞匯與語音庫詞匯解碼，設置好中斷函數，最后開啟中斷允許位。如果不使用中斷函數的方式，需要在“開始語音”后判斷寄存器(B2H)中的值，如果寄存器中的值為21H，就表示有結果產生，如果沒有就返回，此后的讀取候選列表等操作與中斷方式相同。

圖2 語音系統設計架構

4 語音芯片的應用

嵌入式語音芯片可分為封閉域和開放域，封閉域范圍圍繞指定的字詞集合，即在開發系統的時候會設定好應當注意的字詞，對范圍外的詞語語音系統識別得不夠準確。而這樣的設定字或詞的方式可通過聲學模型和語音模型進行裁剪，有利于減小引擎的運算量，最后再將引擎封到嵌入式語音芯片中，這樣便可完全脫離云端，無需連網也可以完成智能語音識別。目前主流的語音芯片是將日常生活語音轉化成文本，屬于開放域語音識別，如果不與人工智能結合，其應用場景不如封閉域語音識別廣泛。典型的應用場景就是在汽車人機交互導航地址搜索框中錄入語音，系統根據用戶發布的語音進行識別，搜索出相關的地址信息進行導航。

5 結語

伴隨著人工智能、大數據等技術的發展，新能源汽車的智能化水平不斷提升，增強了產品的舒適性和便利性。語音芯片的設計和應用推動了第3次人工智能熱潮，未來智能語音技術將在集成更多功能的同時控制能耗，并將大量應用到新能源汽車等領域，使人機交互方式得到推廣和應用。