智能咖啡機
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關鍵字辨識技術
關鍵字識別技術是一種自然語言處理（NLP）技術，旨在檢測和識別特定的關鍵字或短語。 它廣泛應用於語音識別系統，用於觸發特定操作或回應特定命令。 在MCU中，關鍵字辨識技術通常涉及將聲音訊號轉換為數位數據，然後使用演算法來偵測和匹配關鍵字。
關鍵字辨識技術的核心是聲學模型和語言模型。 聲學模型用於識別聲音特徵，例如聲音的頻譜、音高和聲音強度。 語言模型用於確定關鍵字或短語的機率分佈。 在MCU中，通常使用深度學習演算法，如卷積神經網路（CNN）和循環神經網路（RNN）來訓練這些模型。
關鍵字辨識的基本步驟包括：
- 聲音擷取：透過麥克風或感測器擷取聲音訊號，並將其轉換為數位形式。
- 聲學特徵提取：從數位聲音訊號中提取聲學特徵，例如MFCC（Mel頻率倒譜係數）。
- 模型訓練：使用大量的聲音資料和關鍵字語料庫來訓練聲學模型和語言模型。
- 關鍵字偵測：在即時應用中，聲音訊號被送入已訓練好的模型，以偵測關鍵字的存在。
- 回應觸發：一旦偵測到關鍵字，MCU可以執行對應的操作，例如控制裝置、發送通知或觸發其他事件。
關鍵字辨識技術的應用領域
關鍵字辨識技術在MCU中有廣泛的應用，以下是一些主要領域：
| 適用開發平台 | |
|---|---|
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NuMaker-IoT-M467 |
1. 關鍵詞檢測 範例：智慧家居語音控制 在智慧家居裝置中集成麥克風，例如智慧揚聲器或智慧照明系統。 Cortex-M4 處理麥克風捕捉的音頻數據，檢測特定的喚醒詞或控制指令，如“開燈”或“關閉音樂”。 當識別到關鍵詞後，執行相應的家居控制命令。 2. 語音辨識 範例：手機語音助手 在智慧手機或平板電腦上使用 Cortex-M4 處理語音輸入。 Cortex-M4 處理並識別用戶的語音指令，如“撥打電話給小明”或“搜索最近的咖啡廳”。 語音指令被識別後，相應的應用程序執行命令。 3 實時辨識 範例：車載語音控制系統 在汽車的信息娛樂系統中集成 Cortex-M4，處理來自麥克風的語音數據。 Cortex-M4 實時識別駕駛者的語音指令，如“開啟導航至公司”或“撥放音樂列表”。 系統實時響應語音指令，提高駕駛安全性和便利性。 |
