基于國產(chǎn)語音專用芯片的新型識別模組設(shè)計(jì)及空調(diào)應(yīng)用

毛躍輝 文皓

珠海格力電器股份有限公司 廣東珠海 519070

1 引言

隨著人工智能技術(shù)的逐漸成熟，“語音識別”將會是人與機(jī)器最自然的交互方式，語音控制的空調(diào)產(chǎn)品化將有助于提升空調(diào)產(chǎn)品的競爭力，形成技術(shù)制高點(diǎn)，領(lǐng)先市場競品。通過調(diào)研目前市場上已經(jīng)在售的語音智能單品，發(fā)現(xiàn)目前行業(yè)普遍采用的語音識別方案是基于通用主控芯片并搭載Linux系統(tǒng)、Wi-Fi模塊，解決方案硬件成本高并且自主可控性差，制約著未來千億量級物聯(lián)網(wǎng)終端的規(guī)模化應(yīng)用。為了實(shí)現(xiàn)語音方案低成本、低功耗、數(shù)據(jù)可靠、高性能的目標(biāo)，本文提出一種基于國產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)的專用國產(chǎn)芯片和國產(chǎn)Wi-Fi芯片的輕量級語音異構(gòu)AI計(jì)算平臺。完全國產(chǎn)化的產(chǎn)品，將來能夠支持語音模組在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中的大規(guī)模應(yīng)用，此次在語音空調(diào)中成功應(yīng)用，具有重大意義。

本文設(shè)計(jì)一款基于國產(chǎn)專用語音芯片搭載國產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的語音模組，包括模組硬件設(shè)計(jì)和軟件設(shè)計(jì)[1]。硬件設(shè)計(jì)上實(shí)現(xiàn)語音信號采集、語音信號處理、語音識別結(jié)果控制的功能。軟件設(shè)計(jì)上優(yōu)化回聲消除和自然語言處理過程，使得語音識別性能能夠滿足工程應(yīng)用需求。

2 硬件選型設(shè)計(jì)

本模組主要由國產(chǎn)專用語音芯片、國產(chǎn)Wi-Fi輕量級芯片、采樣電路、FLASH、接口電路等組成，使語音模組兼具配網(wǎng)、IoT控制、通訊、語音處理等功能，最遠(yuǎn)可支持5米的高精度識別，實(shí)現(xiàn)智能控制全套語音化操控。根據(jù)整體系統(tǒng)功能特性，考慮性能、功耗、穩(wěn)定性等方面的平衡，最大程度上做到語音系統(tǒng)低成本、低功耗、高性能。模組硬件框圖如圖1所示。語音系統(tǒng)整體啟動時(shí)間在4 s左右，工作電壓12 V左右。詳細(xì)參數(shù)如表1所示。

圖1 模組硬件框圖

表1 系統(tǒng)參數(shù)

2.1 語音芯片選型設(shè)計(jì)

語音專用芯片基于Cortex-A5處理器，頻率最高1 GHz；其中封裝32 M RAM、1個(gè)DSP模塊和1個(gè)10通道的DMA控制器；芯片內(nèi)置音頻ADC和DAC，最多支持6路音頻輸入，2路音頻輸出。整個(gè)芯片能夠支持低功耗和自適應(yīng)動態(tài)電源管理架構(gòu)，能夠滿足國產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)[2]的運(yùn)行要求和語音前端降噪及離線識別的運(yùn)行要求。語音專用芯片架構(gòu)框圖如圖2所示。

圖2 語音專用芯片架構(gòu)框圖

2.2 Wi-Fi芯片選型設(shè)計(jì)

Wi-Fi芯片選型主要關(guān)注點(diǎn)：支持工作模式、PA（功率放大器）和LNA（低噪聲放大器）是否內(nèi)置、數(shù)據(jù)接口、天線端口個(gè)數(shù)、射頻校準(zhǔn)和產(chǎn)測方案、射頻性能、方案穩(wěn)定性等等。在充分考慮整體語音系統(tǒng)框架、功能、功耗、成本等要求，決定采用國產(chǎn)Wi-Fi SoC方案。本方案是輕量級OS系統(tǒng)，具有啟動快、功耗低的特點(diǎn)，且Wi-Fi芯片最終經(jīng)過相應(yīng)測試，性能能夠滿足項(xiàng)目需求。芯片具體規(guī)格如表2所示。

表2 Wi-Fi芯片選型規(guī)格參數(shù)

設(shè)計(jì)時(shí)需注意要點(diǎn)：

（1）PCB板厚需要大于等于1 mm；

（2）為減小信號干擾，信號走線，信號線和電源線走TOP層；

（3）為減小信號反射，信號線盡量短，信號線不要穿越電源和地分割區(qū)域，保持完整的電源地參考平面；

（4）合理設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)，保證產(chǎn)品內(nèi)部與外界有熱交換途徑。單板上大功率且易產(chǎn)生熱量器件要均勻分布，避免局部過熱，影響器件可靠性和散熱效率。

2.3 麥克風(fēng)采樣電路設(shè)計(jì)

采樣電路采用差分輸入電路和外圍保護(hù)元器件，起到抑制共模信號、抑制尖峰電流、通交隔直的作用。采用麥克風(fēng)偏置電壓源，對麥克風(fēng)輸入提供一個(gè)電壓參考。其中一路麥克風(fēng)采樣原理圖如圖3所示。

圖3 麥克風(fēng)采樣電路

3 語音降噪和系統(tǒng)設(shè)計(jì)

語音識別主要作用就是把一段語音信號轉(zhuǎn)換成相對應(yīng)的文本信息，然后通過各控制模塊間的通訊把識別到的信息進(jìn)行落實(shí)。該系統(tǒng)主要采用國產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)雙SoC的方式，主要由前端降噪、語音識別、語義理解、控制處理、語音合成、Wi-Fi聯(lián)網(wǎng)通訊等部分組成的遠(yuǎn)場語音識別系統(tǒng)[3]。用戶的語音指令通過麥克風(fēng)的拾音，經(jīng)過云端音頻轉(zhuǎn)文本和語義理解的處理，最后用戶的意圖被轉(zhuǎn)化成空調(diào)能夠識別的文字、格式，通過URAT跟空調(diào)主板進(jìn)行通訊，并實(shí)現(xiàn)用戶意圖的控制。通過Wi-Fi連接云端資源服務(wù)器，從云端獲取在線資源，便于實(shí)現(xiàn)用戶的非空調(diào)控制意圖。語音系統(tǒng)框架主要如圖4所示。

圖4 語音系統(tǒng)流程框架圖

3.1 前端降噪優(yōu)化設(shè)計(jì)

ASR（Automatic Speech Recognition）自動語音識別系統(tǒng)主要由聲學(xué)特征提取、語言模型、聲學(xué)模型和解碼器等組成。訓(xùn)練識別的過程是從原始波形語音數(shù)據(jù)中提取的聲學(xué)特征，經(jīng)過訓(xùn)練得到聲學(xué)模型與發(fā)聲詞典、語言模型組成網(wǎng)絡(luò)，對新來的語音提取特征，經(jīng)過聲學(xué)模型表示，通過解碼得出識別結(jié)果，語音前端識別流程如圖5所示。

圖5 前端識別流程圖

為了盡可能地提高語音系統(tǒng)的識別率，在語音拾音前端就需要開始進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。對麥克風(fēng)拾音在設(shè)計(jì)麥克風(fēng)陣列時(shí)，注意保證麥克風(fēng)陣列的一致性和密封性，在拾音端優(yōu)化回聲消除。麥克風(fēng)陣列設(shè)計(jì)需滿足以下3點(diǎn)：1）實(shí)現(xiàn)聲音到達(dá)麥克風(fēng)的路徑盡可能短、寬；2）聲音路徑內(nèi)不要存在任何空腔；3）麥克風(fēng)需要有橡膠套和固體表面隔絕，起到降低殼體震動傳聲以及密封性的作用。

通過前端降噪陣列的設(shè)計(jì)，配合融合深度學(xué)習(xí)的自適應(yīng)遠(yuǎn)場語音降噪技術(shù)，解決前端信號因遠(yuǎn)場環(huán)境復(fù)雜，夾雜噪音、混響、自噪聲等識別困難問題，實(shí)現(xiàn)可靠遠(yuǎn)場降噪。降噪前后音頻錄音曲線對比如圖6所示，從圖6中可知，在采用自適應(yīng)遠(yuǎn)場降噪技術(shù)后，人聲得到放大，噪音被抑制，最終獲取純凈的識別人聲。

圖6 降噪前后音頻對比圖

3.2 語音識別優(yōu)化設(shè)計(jì)

由于模組內(nèi)部存儲資源有限，在本地音頻資源存儲上做了優(yōu)化。本地音頻文件由先前的PCM（Pulse Code Modulation，脈沖編碼調(diào)制）文件格式更改為占內(nèi)存更小的ADPCM（Adaptive Differential Pulse Code Modulation，自適應(yīng)差分脈沖編碼調(diào)制）音頻文件格式。同時(shí)通過修改音頻使用邏輯代碼，離線播報(bào)的回復(fù)內(nèi)容，更多采用多個(gè)ADPCM文件組合的方式，從而減少文件數(shù)量，減少離線播報(bào)應(yīng)用對于系統(tǒng)資源的占用，達(dá)到提高系統(tǒng)資源綜合利用的效果。

其次，針對現(xiàn)實(shí)復(fù)雜場景下的語音識別的困難，想要有效地提高系統(tǒng)性能，如何獲得大量的優(yōu)質(zhì)標(biāo)注數(shù)據(jù)至關(guān)重要。本文設(shè)計(jì)基于異構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主動學(xué)習(xí)技術(shù)來選擇訓(xùn)練數(shù)據(jù)，從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有效的數(shù)據(jù)，降低獲取高質(zhì)量數(shù)據(jù)的成本，有效提高復(fù)雜環(huán)境下語音識別性能。

模型結(jié)構(gòu)采用基于MMI準(zhǔn)則[4]（最大互信息量準(zhǔn)則）的包括Highway跨層連接的CNN+LSTM+TDNN[5]級聯(lián)模型，云端采用基于LF-MMI（Lattice Free Maximum Mutual Information）準(zhǔn)則的CNN+LSTM+TDNN級聯(lián)模型，利用云端采集、海量數(shù)據(jù)模擬等方法獲得超過10萬小時(shí)的數(shù)據(jù)，增強(qiáng)復(fù)雜環(huán)境的語音覆蓋度，提高建模效果。

設(shè)計(jì)中提出的主動學(xué)習(xí)系統(tǒng)[6]，采用多種子模型并行解碼的策略，從多個(gè)不同角度學(xué)習(xí)到海量無標(biāo)注數(shù)據(jù)的特性，從而使得從無標(biāo)注數(shù)據(jù)中挑選出來的可用數(shù)據(jù)與人工標(biāo)注數(shù)據(jù)之間存在強(qiáng)互補(bǔ)特性，且因異構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中子模型與目標(biāo)CLTDNN模型不同，減小挑選出來的數(shù)據(jù)與原始的標(biāo)注數(shù)據(jù)之間的同質(zhì)性。

另外，研發(fā)中采用基于Highway跨層連接的聲學(xué)模型訓(xùn)練方法，可以進(jìn)一步有效地從聲學(xué)模型角度提高模型性能，并結(jié)合特殊的數(shù)據(jù)挑選標(biāo)準(zhǔn)，使得選擇出來的數(shù)據(jù)更加貼合實(shí)際的真實(shí)場景，以此綜合進(jìn)行模型訓(xùn)練，有效提高綜合語音識別的性能。

由表3可知，主動學(xué)習(xí)技術(shù)選擇數(shù)據(jù)和模型訓(xùn)練，只需要1200小時(shí)的數(shù)據(jù)，對系統(tǒng)性能的提升好于用4000小時(shí)的基線系統(tǒng)，由此可知，本文提出的主動學(xué)習(xí)技術(shù)數(shù)據(jù)選擇方法對訓(xùn)練模型性能非常有效，極大的改善了聲學(xué)模型效果。

表3 不同數(shù)據(jù)選擇方法訓(xùn)練模型的性能比較

4 試驗(yàn)驗(yàn)證與結(jié)果分析

4.1 Wi-Fi性能驗(yàn)證分析

根據(jù)語音系統(tǒng)對Wi-Fi芯片的選型需求，以下針對RF性能（射頻性能）、無源和吞吐量進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證測試。

（1）RF性能測試，測試數(shù)據(jù)如表4所示。結(jié)論：參考“Wi-Fi規(guī)格書傳導(dǎo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)”，發(fā)射功率和接收靈敏度能滿足標(biāo)準(zhǔn)要求。

表4 PCBA單板傳導(dǎo)測試數(shù)據(jù)

（2）無源測試，測試數(shù)據(jù)如表5所示。結(jié)論：由于音頻常使用128 kbps、192 kbps、256 kbps、320 kbps共4種固定碼率的音樂文件，速率要求不高，并且整機(jī)吞吐測試的TX和RX的平均速率均大于2 Mbits/sec，目前的測試數(shù)據(jù)滿足實(shí)際使用需求。

表5 2400～2500 Hz頻率下（整機(jī)）測試數(shù)據(jù)

（3）吞吐測試，測試數(shù)據(jù)如表6所示。結(jié)論：使用某品牌路由器測試整機(jī)吞吐量，測試數(shù)據(jù)中TX的平均值為7.54 Mbits/sec，RX的平均值為9.48 Mbits/sec，滿足系統(tǒng)需求。

4.2 語音識別性能測試分析

本次語音性能測試標(biāo)準(zhǔn)參照中家院的HCT-JSGF-062-2019家用房間空氣調(diào)節(jié)器語音控制功能測評規(guī)范[7]，本規(guī)范規(guī)定了智能家用房間空氣調(diào)節(jié)器產(chǎn)品的語音控制功能的測評方法，與GB/T 28219-2018《智能家用電器的智能化技術(shù)通則》[8]配合使用。

表6 吞吐量測試21米穿墻（墻厚45 cm）測試數(shù)據(jù)

語音空調(diào)識別性能需滿足如下要求：

（1）語音空調(diào)應(yīng)支持離線、在線雙模語音識別；

（2）語音控制功能應(yīng)能夠支持5 m范圍內(nèi)的有效喚醒和識別；

（3）語音空調(diào)在不同環(huán)境條件下的識別率要求，滿足如表7所示標(biāo)準(zhǔn)。前期已經(jīng)量產(chǎn)的RK3308主控芯片搭載Linux系統(tǒng)的語音空調(diào)識別測試數(shù)據(jù)如表8所示，本文中國產(chǎn)專用語音芯片搭載國產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的語音空調(diào)識別測試數(shù)據(jù)如表9所示。

表7 不同信噪比、距離要求達(dá)到的識別率

經(jīng)對比測試（測試數(shù)據(jù)如表8和表9所示），基于國產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)專用語音芯片的語音空調(diào)識別效果和搭載Linux系統(tǒng)前期量產(chǎn)語音空調(diào)識別效果在不同的信噪比、不同的測試距離條件下測試結(jié)果相當(dāng)，均符合第三方識別性能測試標(biāo)準(zhǔn)要求，搭載本語音模組的語音空調(diào)可滿足產(chǎn)業(yè)化推廣應(yīng)用要求。

5 結(jié)論

（1）該語音系統(tǒng)不僅啟動快、功耗低，而且實(shí)現(xiàn)了離線和在線雙模式語音控制。

（2）本地音頻文件由PCM格式改為ADPCM格式，占用內(nèi)存小，減少離線播報(bào)音頻對于系統(tǒng)資源的過大占用，降低硬件成本。

（3）設(shè)計(jì)基于異構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主動學(xué)習(xí)方法，用此方法來高效選擇數(shù)據(jù)，從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有效的數(shù)據(jù)，降低獲取高質(zhì)量數(shù)據(jù)成本，有效提高復(fù)雜環(huán)境下語音識別的準(zhǔn)確性，經(jīng)第三方機(jī)構(gòu)性能測試，語音識別性能指標(biāo)滿足語音工程應(yīng)用要求。

綜上所述，新研制的語音識別模組因其低成本、高性能的特性（噪聲環(huán)境下，識別率90%，連續(xù)運(yùn)行72 h，誤喚醒≤3次），在家電領(lǐng)域具有廣泛推廣的價(jià)值。

表8 搭載Linux系統(tǒng)的RK3308芯片語音識別測試數(shù)據(jù)

表9 搭載國產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的國產(chǎn)專用語音芯片識別測試數(shù)據(jù)