一种语音采集和识别的控制系统技术方案

本实用新型专利技术公开了一种语音采集和识别的控制系统，旨在解决现有语音识别系统能耗高、环境噪音影响大、人声采集效果差的问题。一种语音采集和识别的控制系统，包括低功耗MCU；主MIC芯片，负责语音侦测，以及系统唤醒后人声的采集；副MIC芯片，负责收集环境噪声并传送至高性能处理器；高性能处理器，对主MIC芯片和副MIC芯片收集到的数据进行处理。本实用新型专利技术能够大幅度降低语音识别给系统带来的功耗负担，此外，本实用新型专利技术还可实现系统的主动降噪，提高了语音识别成功率，相比于现有技术，本实用新型专利技术具有显著的进步。

【技术实现步骤摘要】
一种语音采集和识别的控制系统
本技术属于语音采集、识别等
，具体的讲，是指一种低功耗的语音采集和语音识别的控制系统。
技术介绍
语音识别技术广泛应用于家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。语音识别根据应用场景可分为语义识别和指令识别。语义识别一般采用本地识别关键词唤醒整机系统后，再将采集到的语音数据进行处理，上传到云端进行语义识别。这种技术架构模式下，对主控芯片的资源要求较高，关键词唤醒算法跑在主控芯片中，关键词侦测部分一直处于工作状态，整体系统待机功耗非常高。此外，当环境噪音较大之时，系统将被反复唤醒，也会引起功耗的进一步增大。指令识别一般是离线场景，如智能家居的语音控制模块等场景，该场景分为一级指令词条和二级指令词条。指令识别方式下，对语音识别芯片的资源要求相对较低，但是对一级指令词条的侦测也存在和语义场景下的功耗问题。语音识别控制系统需要用模拟-数字转换器(ADC)，将模拟麦克风采集到的语音模拟信号进行量化。ADC的精度直接决定了语音采集的效果，然而，高精度的ADC功耗也较大。采集到的声音数据经过降噪、消回声等处理后，进行语音比对和识别，执行这部分操作需要占用较大的芯片内部资源，从而导致了芯片和语音识别系统功耗增大。对本领域技术人员而言，环境噪声的消除、人声的提取是语音识别技术中的一项非常重要的技术指标。现有技术中，一般通过软件算法区分环境噪声和人声(亦可用神经网络相关算法对环境音进行建模训练)，然而，这种方式对处理器的性能要求较高，导致系统整体能耗高、成本高。如何实现语音识别产品成本和性能的平衡，是本
始非常重要的课题。
技术实现思路
本技术的目的在于克服上述问题，提供一种低功耗且具备主动降噪功能的语音采集和语音识别识别的控制系统。本技术的目的通过下述技术方案实现：一种语音采集和语音识别识别的控制系统，包括低功耗MCU；主MIC芯片，负责语音侦测，以及系统唤醒后人声的采集；副MIC芯片，负责收集环境噪声并传送至高性能处理器；高性能处理器，对主MIC和副MIC收集到的数据进行处理；第一采样开关，与所述主MIC配合负责人声的采集并传输至所述低功耗MCU；第二采样开关，与所述主MIC配合负责人声的采集并传输至所述高性能处理器；第三采样开关，与所述副MIC配合负责收集环境噪声。优选的，所述主MIC芯片和低功耗MCU采用SIP封装构成带VAD功能和降噪功能的MIC芯片。通过上述设置，高性能处理器依托此技术架构，可以较低的成本实现主动降噪功能、低功耗待机功能、人声侦测唤醒系统等功能。进一步的，所述低功耗MCU脚12接中断信号IRQ，外送给高性能处理器。高性能处理器大部分时间处于休眠模式，侦测到人声时，MIC芯片端的低功耗MCU通过中断唤醒高性能处理器。进一步的，所述低功耗MCU可同时采集主MIC和副MIC的声音模拟信号，并转换为数字信号，分别用于人声检测和环境噪声采集。进一步的，所述低功耗MCU脚4外接RST。通过上述设置，保证系统能够正常的复位启动。进一步的，所述低功耗MCU脚1接LED。选用LED用来判别系统是否检测到人声，给用户和测试人员最直观的显示。优选的，所述低功耗MCU选用CX32L003芯片。优选的，所述主MIC芯片和所述副MIC芯片均采用SC7CT27180芯片作为MIC芯片，其为模拟MIC芯片。进一步的，所述高性能处理器支持语音识别功能及他高性能处理功能，将语音声音检测和高性能数据处理分开，大幅度降低系统功耗。本技术还提供了上述语音采集和语音识别识别的控制系统的实现方法，包括以下步骤：(1)低功耗语音侦测：低功耗MCU通过定时进出低功耗模式的方式，侦测环境声音是否存在人声，此时，主MIC工作，副MIC关闭，高性能处理器处于低功耗模式，若侦测到人声，则执行下一步；(2)低功耗MCU产生中断信号，唤醒高性能处理器，同时，打开副MIC采集环境噪音；(3)主动降噪：高性能处理器采集主MIC的人声数据和副MIC的环境噪音数据，完成对环境噪音的降噪；(4)高性能处理器对比语音指令是否通过，通过，则执行步骤(5)，未通过，则执行步骤(6)；(5)高性能运行模式：高性能处理器打开高精度ADC和配置系统资源，系统完成语音识别处理，然后执行步骤(6)；(6)高性能处理器进入低功耗模式并释放主MIC，副MIC关闭，系统重新进入低功耗语音侦测。本技术的设计原理如下：将语音识别系统拆分为低功耗的语音侦测系统和高性能的处理系统，由语音侦测系统对整体语音识别系统的开启和关闭进行控制。其中，语音侦测部分处于常开状态，高性能处理电路部分根据语音侦测结果进行选择性打开，由此实现降低系统工作的能耗及硬件资源的要求。在此基础上，本技术采用两路MIC的结构，一路主MIC，一路副MIC。两路MIC均通过ADC进行采样，将采集到的声音数据进行数字化量化，其中，主MIC负责VAD语音侦测，以及系统唤醒后人声的采集；副MIC负责收集环境噪声，通过UART或者SPI等数据传输接口，传送给高性能处理器，高性能处理器对主MIC和副MIC收集到的数据进行处理，实现系统的主动降噪功能。本技术与现有技术相比，具有以下优点及有益效果：(1)本技术将传统的语音识别方式改变为低功耗的语音侦测部分和高性能的处理部分，常规下，系统处于低功耗运行阶段，根据语音侦测情况选择性进入系统的高性能运行模式，完成处理后系统复位，由此能够大幅度降低语音识别给系统带来的功耗负担。(2)本技术中使用的低功耗MCU性能要求不高，额外增加的成本很低，且可选择面广；同时，由于低功耗MCU的存在，对于高性能处理器的低功耗设计要求较低，可选择面广。(3)本技术采用两路MIC的技术结构，主MIC负责VAD语音侦测，副MIC负责收集环境噪声，同时配合高性能处理器对数据的处理，实现系统的主动降噪功能，提高语音识别的成功率。(4)本技术中主MIC与低功耗MCU采用SIP封装，基于该技术的MIC芯片可以直接替换目前市场上使用的MIC芯片，使市场中在售的各类需要用到语音识别电子产品能够简便的完成技术升级。(5)本技术在TWS耳机、智能音箱等应用通话应用场景下，可以提高通话质量，有效地解决了目前TWS耳机、智能音箱人声拾音过程中，环境噪声太大，导致语音识别及人声拾取效果差的问题。附图说明图1为本技术的原理示意图。图2为本技术的系统框图。图3为本技术的电路原理图。图4为本技术的工作流程图。图5为图3的局部放大图一。图6为图3的局部放大图二。图7为图3的局部放大图三。图8为图3的局部放大图四。具体实施方式实施例如图1-8所示，本实施例提供了一种语音采集和识别的控制系统，该语音采集和识别的控制系统划分本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种语音采集和识别的控制系统，其特征在于，包括：/n低功耗MCU；/n主MIC芯片，负责语音侦测，以及系统唤醒后人声的采集；/n副MIC芯片，负责收集环境噪声并传送至高性能处理器；/n高性能处理器，对主MIC和副MIC收集到的数据进行处理；/n第一采样开关，与所述主MIC配合负责人声的采集并传输至所述低功耗MCU；/n第二采样开关，与所述主MIC配合负责人声的采集并传输至所述高性能处理器；/n第三采样开关，与所述副MIC配合负责收集环境噪声。/n

【技术特征摘要】
1.一种语音采集和识别的控制系统，其特征在于，包括：
低功耗MCU；
主MIC芯片，负责语音侦测，以及系统唤醒后人声的采集；
副MIC芯片，负责收集环境噪声并传送至高性能处理器；
高性能处理器，对主MIC和副MIC收集到的数据进行处理；
第一采样开关，与所述主MIC配合负责人声的采集并传输至所述低功耗MCU；
第二采样开关，与所述主MIC配合负责人声的采集并传输至所述高性能处理器；
第三采样开关，与所述副MIC配合负责收集环境噪声。


2.根据权利要求1所述的语音采集和识别的...

【专利技术属性】
技术研发人员：娄燕忠，段晓亮，
申请(专利权)人：上海风祈智能技术有限公司，
类型：新型
国别省市：上海;31