1、芯片特点

• 半米内鉴别率 90%以上

• 能够通过语音指令节造输出

• 能够通过单片机串口节造播放指定语音

• 三种输出模式：串口输出、IO 输出、喇叭播放

• PWM 输出可直接推动 0.5W/8Ω 或 1W/8Ω 扬声器

• 拥有差分放大电路
  ，安静环境下语音鉴别距离可达到 2-3 米

• 表挂 SPI Flash
  ，增长存储容量

• 能够存储多组词条
  ，但是统一时刻只能出现一组词条

• 非特定人语音鉴别

• 语音可支持 32 种说话,目前中文鉴别度较好

2、职能描述

MX9016B语音鉴别
？槭且豢钣浊捎镆艏鹉
？
，安静环境下语音鉴别距离可达到 2-3 米；表挂 SPI Flash,增长存储容量；重要职能如下：

1. 鉴别职能：可鉴别预设的语音词条
   ，同时通过串口
   ，IO 输出以及鉴别了局。

2. 播放职能：通过单片机指令播放指定的语音
   ，同时通过 BUSY 脚标志是否在播放语音。

3、利用领域

• 玩具类：智能机械人、智能故事机、智能玩具车机等

• 家电类：智能茶壶、智能电饭锅、智能音箱、智能插排、智能晾衣架
  ，智能空气净化器等
  

• 理疗类：眼部推拿仪、推拿椅、头部推拿仪、足浴推拿器
  

• 语音导航类:医院、商场等处所内指路器
  

4、利用方框图

结构组成：MX9016B-24QS 语音鉴别芯片表挂SPI-flash；可搭配麦克风、喇叭、单片机等表设一路使用。不外
，在虚线框中的串口和 IO 都是用于检测 MX9016B是否能正确鉴别
，所以在衔接 MCU（客户的）时可衔接其 IO 口或串口
，二选一即可。

5、芯片管脚介绍

芯片管脚图
，引脚依照上图分列挨次

6、芯片电气参数

8、芯片职能详解

8.1 IO 口职能简介

1)RXD/TXD 尺度串口通讯、波特率 9600
，配置见下图

2)13脚为播放状态 BUSY 批示
，播放时为 H
，不播放时为 L

3)MIC  麦克风正极输入端
，可接常用的麦克风型号

4)PWMP/PWMN pwm 输出、可直接驱动 0.5W/8Ω 或 1W/8Ω 扬声器

8.2 指令体式

串口指令体式选取：肇始码+参数+反码
，设置如下表。

注：①参数+反码 = FF
，例如 TX 输出的指令 “AA 01 FE”
，肇始码为 AA 
，参数为 01 
，反码为 FE
，01+FE=FF,其他数据依此类推

②TX 输出指令肇始码为 AA（见表 4）
，RX 输入指令肇始码为 BB（见表5）

8.3 词条有关简介

MX9016B语音鉴别
？槟芄皇迪止潭ù驶
，非特定人的语音鉴别。

固定词汇并非指词条始终无法扭转
，而是用户不成以自行更改
，但开发者能够凭据需要更换词条
，之后将词条存储到 MX9016B-24QS 语音芯片里或是表挂的 SPI Flash 里
，待鉴别时将会拿输入的语音与存储起来的词条语音作对比
，若是两者类似度达到尺度就以为是输入的语音与存储中的词条一致
，即鉴别成功。

8.3.1 词条的存储容量

存储词条的处所有两处：语音芯片的内部、SPI Flash;两者自身的容量分歧
，所能存储的词条数量天然也分歧。下面进行四字词条（即是每个词条四个字）的存储容量的对比

虽说 MX9016B-24QS 语音芯片内部能够存储 12 条左右的词条
，但是存储的数量越多
，运算的速度越低
，识此外成效也会相对的差一点。

8.3.2 词条的存储方式

词条的存储方式重要有两种：

①一组存储

在词条的数量较少
，并且都是统一类型
，如都是暗示色彩的词条
，那能够选择放在统一组中
，不用进行切换
，更省功夫。

②分组存储

若是词条的数量多
，并且分类不一样
，那能够选择分组存储
，例如此刻有三组分歧类型的词条
，别离是故事类
，古诗类以及音乐类

将词条分组存储
，待必要进行古诗类词条时
，则需先进入古诗类词组
，那么我们必要一个入口。

8.3.3 词条的鉴别过程

词条的鉴别过程现实就是波形的鉴别。现实上
，声音会产生波形
，可见如下声音波形图。无论是人声
，还是电扇的声音
，都有波形
，但是分歧的人说统一句话
，声音的波形城市有一点点的差距
，就算是统一幼我说统一句话
，声音的波形也会有差距
，由于音调
，语速等等都可能产生藐幼的变动
，从而影响声音波形。

因而
，在设计的过程中
，会设置一个门槛
，若输入语音的波形与存储好的词条波形类似度高于这个门槛
，则鉴别成功。而这个门槛的凹凸能够扭转的（用户无法更改）
，门槛调高了
，即类似度要更高
，会更难鉴别
，鉴别率降低；若门槛调低了
，更容易鉴别
，鉴别率增长
，但是这也带来了一个问题-----误鉴别。

在吵杂的环境中
，多种声音的波形叠加在一路
，刚好与存储中的某一个词条的波形类似度超过门槛值
，那么就会以为是存储中的词条
，从而语音鉴别成功
，这就引起了误鉴别
，若设置的门槛越低
，误鉴别率就越高。

所以说
，鉴别率和误鉴别率是一致的
，鉴别率升高
，误鉴别率也会升高
，这就必要凭据场所
，凭据需要来设计鉴别率。当然
，减低误鉴别率是有法子的
，如在不必要识此外时辰
，让
？榇τ谛菝咦刺
，既能够省电
，又能够降低误鉴别率。

8.3.4 词条的设计

鉴别率
，除了与识此外门槛有关
，还与词条的长短蹬仔关
，其关系见表 6。

词条与鉴别成效表

因而
，在更换词条时
，应试虑词条的长度
，各个词条间的相识度
，尽量做到长度适钟注类似度低。

由于页面限度
，齐全内容请点击文章右高低载按钮下载文件查看……