1、芯片特征

• 半米内识别率 90%以上

• 可以通过语音指令控制输出

• 可以通过单片机串口控制播放指定语音

• 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

• 具有差分放大电路，，，，清静情形下语音识别距离可抵达 2-3 米

• 外挂 SPI Flash，，，，增添存储容量

• 可以存储多组词条，，，，可是统一时刻只能泛起一组词条

• 非特定人语音识别

• 语音可支持 32 种语言,现在中文识别度较好

2、功效形貌

MX9016B语音识别？
？？？？？槭且豢钚∏捎镆羰侗鹉？
？？？？？椋，，，清静情形下语音识别距离可抵达 2-3 米
；；；；；外挂 SPI Flash,增添存储容量
；；；；；主要功效如下：

1. 识别功效：可识别预设的语音词条，，，，同时通过串口，，，，IO 输出以及识别效果。。。。

2. 播放功效：通过单片机指令播放指定的语音，，，，同时通过 BUSY 脚标记是否正在播放语音。。。。

3、应用规模

• 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、阛阓等地方内指路器
  

4、应用方框图

结构组成：MX9016B-24QS 语音识别芯片外挂SPI-flash
；；；；；可搭配麦克风、喇叭、单片机等外设一起使用。。。。不过，，，，在虚线框中的串口和 IO 都是用于检测 MX9016B是否能准确识别，，，，以是在毗连 MCU（客户的）时可毗连其 IO 口或串口，，，，二选一即可。。。。

5、芯片管脚先容

芯片管脚图，，，，引脚凭证上图排列顺序

6、芯片电气参数

8、芯片功效详解

8.1 IO 口功效简介

1)RXD/TXD 标准串口通讯、波特率 9600，，，，设置见下图

2)13脚为播放状态 BUSY 指示，，，，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 指令名堂

串口指令名堂接纳：起始码+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” ，，，，起始码为 AA ，，，，参数为 01 ，，，，反码为 FE，，，，01+FE=FF,其他数据依此类推

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

8.3 词条相关简介

MX9016B语音识别？
？？？？？榭梢允迪掷慰看驶悖，，，非特定人的语音识别。。。。

牢靠词汇并非指词条永远无法改变，，，，而是用户不可以自行更改，，，，但开发者可以凭证需求替换词条，，，，之后将词条存储到 MX9016B-24QS 语音芯片里或是外挂的 SPI Flash 里，，，，待识别时将会拿输入的语音与存储起来的词条语音作比照，，，，若是两者相似度抵达标准就以为是输入的语音与存储中的词条一致，，，，即识别乐成。。。。

8.3.1 词条的存储容量

存储词条的地方有两处：语音芯片的内部、SPI Flash;两者自己的容量差别，，，，所能存储的词条数目自然也差别。。。。下面举行四字词条（即是每个词条四个字）的存储容量的比照

虽说 MX9016B-24QS 语音芯片内部可以存储 12 条左右的词条，，，，可是存储的数目越多，，，，运算的速率越低，，，，识别的效果也会相对的差一点。。。。

8.3.2 词条的存储方法

词条的存储方法主要有两种：

①一组存储

在词条的数目较少，，，，并且都是统一类型，，，，如都是体现颜色的词条，，，，那可以选择放在统一组中，，，，不必举行切换，，，，更省时间。。。。

②分组存储

若是词条的数目多，，，，并且分类纷歧样，，，，那可以选择分组存储，，，，例如现在有三组差别类型的词条，，，，划分是故事类，，，，古诗类以及音乐类

将词条分组存储，，，，待需要举行古诗类词条时，，，，则需先进入古诗类词组，，，，那么我们需要一个入口。。。。

8.3.3 词条的识别历程

词条的识别历程现实就是波形的识别。。。。现实上，，，，声音会爆发波形，，，，可见如下声音波形图。。。。无论是人声，，，，照旧电扇的声音，，，，都有波形，，，，可是差别的人说统一句话，，，，声音的波形都会有一点点的差别，，，，就算是统一小我私家说统一句话，，，，声音的波形也会有差别，，，，由于音调，，，，语速等等都可能爆发细小的转变，，，，从而影响声音波形。。。。

因此，，，，在设计的历程中，，，，会设置一个门槛，，，，若输入语音的波形与存储好的词条波形相似度高于这个门槛，，，，则识别乐成。。。。而这个门槛的崎岖可以改动的（用户无法更改），，，，门槛调高了，，，，即相似度要更高，，，，会更难识别，，，，识别率降低
；；；；；若门槛调低了，，，，更容易识别，，，，识别率增添，，，，可是这也带来了一个问题-----误识别。。。。

在吵杂的情形中，，，，多种声音的波形叠加在一起，，，，恰恰与存储中的某一个词条的波形相似度凌驾门槛值，，，，那么就会以为是存储中的词条，，，，从而语音识别乐成，，，，这就引起了误识别，，，，若设置的门槛越低，，，，误识别率就越高。。。。

以是说，，，，识别率和误识别率是一致的，，，，识别率升高，，，，误识别率也会升高，，，，这就需要凭证场合，，，，凭证需求来设计识别率。。。。虽然，，，，减低误识别率是有步伐的，，，，如在不需要识别的时间，，，，让？
？？？？？榇τ谛菝咦刺，，，既可以省电，，，，又可以降低误识别率。。。。

8.3.4 词条的设计

识别率，，，，除了与识别的门槛有关，，，，还与词条的是非等有关，，，，其关系见表 6。。。。

词条与识别效果表

因此，，，，在替换词条时，，，，应思量词条的长度，，，，各个词条间的相识度，，，，只管做到长度适中、相似度低。。。。

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