自从Amazon Alexa音箱发布以来，各大厂家开始陆续发布自家的音箱，完善自家的生态系统。从以前的路由器，手机到现在的音箱，一个个被认为或曾被认为是智能家居的入口，总会在市场上掀起一番风浪。

有幸在2018年完成了一款以语音交互为核心功能的产品，也算跟了一场大潮，对语音方面也有些相关的探索和思考。

语音识别主要有三大组成，语义识别平台，cpu主控，以及MIC阵列；

目前国内大的语音平台主要有：科大讯飞，百度，思必驰，云知声等等很专业的厂家，也有小米，腾讯等一些互联网玩家，还有华为等少数几个传统厂家。

主控方面：主要有三类，

第一，通用的CPU，如瑞芯微的平板方案，TI的数字处理芯片；

第二，专门针对语音推出的一些新的平台，如MT8516；

第三，专用的语音芯片，主要是大平台厂家的根据自家的算法定制的一些芯片，百度，思必驰，Amazon都在推出或计划推出自家的专用芯片。

MIC阵列：平台厂家如科大讯飞有自家的MIC阵列，也有专门的硬件提供方，如声智科技，地平线等

下面将大致介绍其每个模块的使用：

首先，我们看一张硬件框图：

其中有几点需要注意的地方：

第一：MIC数量和AEC数量，是根据具体的语音处理算法来的。一般主流的是2MIC+2REF，既节省成本效果也还不错

第二：AEC，需要从PA后端采回

在软件方面，以Linux为主：

第一：MIC和REF处理方面，即普通的音频读取方式，驱动根据具体的codec来，一般主控厂家会提供

第二：将读取到的音频，根据语音识别算法的格式要求封装，一般语音识别厂家会提供对应CPU平台的开发SDK，基本不可能提供源码的，主要是MIC+REF的数据混合

第三：熟悉语音SDK使用，主要有几点：

1. 配置SDK环境和资源，主要有唤醒，AEC，VAD，拾音，云端资源等，对于VAD，拾音等模块，可以是CPU方提供，也可以是语音识别方提供，最终的具体效果需要两方联合调试

2. 唤醒和识别的数据处理过程，一般来说有不同的处理方式，根据SDK要求提供相应的数据即可

3. SDK处理结果，一般为回调方式，注意线程安全的问题。格式一般为json，根据关键字段处理即可，比如返回在线音频，tts结果，请求的文字，智能家居控制指令等等

4. 一般语音厂家会提供开发云平台，我们可以自行选择相应的技能或者开发自己的技能，比如讯飞开发平台，思必驰DUI平台等，操作方式也类似

最后总结：

第一：VAD，拾音，AEC等联合调试比较复杂，也最费时间，产品效果好坏主在于此

第二：在选择语音平台时，先考虑好自家主要需要哪些技能及后续可能会扩展的技能

第三：SDK的使用，比如线程安全，稳定性，需要长时间测试