去除背景噪音（如风扇声、键盘声、环境杂音）的干扰，提高语音信号的清晰度。常见星空体育 星空体育平台方法有谱减法、维纳滤波等。

　　应用一个高频提升滤波器（通常是一阶高通滤波器），补偿语音信号在高频部分的衰减，使频谱更平坦，便于后续特征提取。

　　语音信号在时间上不是恒定不变的（非平稳），为了便于分析，需将连续的语音流分割成短的时间片段（帧），每帧通常20-40毫秒。

　　为避免帧两端截断带来的频谱失真，对每一帧数据乘以一个窗函数（如汉明窗），平滑两端，减少频谱泄露。

　　目的是从原始的数字声音数据中提取出最能代表语音内容、区分不同发音的关键信息，同时大大降低数据维度。

　　梅尔频率倒谱系数 (Mel-Frequency Cepstral Coefficients)：

　　：模仿人耳对不同频率感知的非线性特性（低频分辨度高，高频分辨度低），将频谱能量映射到梅尔刻度上，并累积每个梅尔频带内的能量。

　　，取其前N项系数作为MFCC特征。这些系数包含了频谱的总体形状（包络）信息，能有效区分不同的发音。

　　将提取出的声音特征序列映射到语音的基本发音单位（如音素、音节或更小的声学单元）序列上。

　　等。这类模型直接从声音特征序列预测出文字序列，无需显式地构建中间的音素等单元，建模能力更强。

　　这些模型需要在海量标注的语音数据（语音音频 + 对应的文本）上进行训练，学习声音特征到发音单元（或直接到文字）之间的映射规律（模型参数）。

　　预测一个词序列出现的概率有多大，或者说“什么样的词语组合在真实语言中更可能出现、更符合语法和语义”。

　　纠正声学模型可能出现的错误。例如，声学模型可能将“语音识别”误听成“语音石别”，但语言模型知道“语音石别”几乎不可能出现，而“语音识别”是一个常见的组合，因此会选择后者作为最终输出。

　　（如基于RNN或Transformer的语言模型，能捕捉更长距离的上下文依赖关系）。

　　实际模块（如小型嵌入式模块、软件SDK）会将上述步骤（尤其2-6步）高度集成和优化。

　　在嵌入式环境中（如STM32、ESP32上的模块），会采用计算量更小的特征（如MFCC取较少的系数）、轻量级的声学模型（如裁剪后的端到端模型或量化后的DNN-HMM）和简化的语言模型，以在有限的计算能力和内存条件下运行。

　　嵌入式模块识别特定命令（“开灯”、“关空调”）时，词汇表很小，语言模型的作用简化，主要依赖声学模型匹配预设命令的声音特征。

　　有些模块（尤其需要大词汇表识别的场景）会将部分处理（如特征提取后）发送到云端强大的服务器完成更复杂的声学/语言建模和解码，再将结果返回给模块。

　　，才能够发出正确的指令。 语音芯片控制模块是实现 “语音指令 - 设备响应” 的核心组件，其

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