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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
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：
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 。
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 。
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
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 。
芯片管脚图 ，引脚依照上图分列挨次
引脚 | 引脚标号 | 职能描述 |
1 | PWMP | 数字PWM输出(+) ，跟PWMP组合使用可直接驱动扬声器 |
2 | VPS | PWM电源输出脚 |
3 | VIO | PortA IO 电源输入脚 |
4 | SPI_SO | SPI_SO脚 |
5 | SPI_SI | SPI_SI脚 |
6 | SPI_SCLK | SPI_SI脚 |
7 | SPI_CS | SPI_CS脚 |
8 | RESTINB | 复位脚（烧录时需用到） |
9 | PC4 | MIC麦克风口 |
10 | PC3 | MIC麦克风口 |
11 | PC2 | MIC麦克风口 |
12 | AVSS | 仿照地 |
13 | BUSY | BUSY输出脚 |
14 | OUTD | IO口/32K的晶体输出脚 |
15 | V33O | 内部LDO3.3V/1.8V 电压输出 |
16 | VCC | 电源输入脚 |
17 | VSS | 数字地 |
18 | TX | 串口发送脚 |
19 | RX | 串口接管脚 |
20 | OUTC | IO口/AD口 |
21 | OUTB | 烧录引脚 ，闲置时可当IO口使用 |
22 | OUTA | 烧录引脚 ，闲置时可当IO口使用 |
23 | PWMN | 数字PWM输出(-) ，跟PWMP组合使用可直接驱动扬声器 |
24 | VPD | PWM 电源输入脚 |
Symbol | Parameter | Min | Max | Type | Uint |
VCC | 工作电压 | 1.8 | 5.5 | 3.3 | V |
Iop | 无负载电流 | -- | -- | 7 | mA |
Ta | 工作温度 | -20 | 75 | -- | ℃ |
Io | 输出电流 | -16 | 16 | -- | mA |
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
串口指令体式选取：肇始码+参数+反码 ，设置如下表 。
肇始码 | 参数 | 反码 |
AA/BB | 见下文 | 见下文 |
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）
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 。
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
存储地位 | 存储词条数量 |
MX9016B-24S 语音芯片 | 12 条 |
SPI Flash | 凭据 Flash 自身容量决定 |
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 ，运算的快率越低 ，识此外成效也会相对的差一点 。
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
故事类 | 古诗类 | 音乐类 |
拔苗助长 | 望天门山 | 爱我中华 |
后羿射日 | 游山西村 | 鲜丽岁月 |
亡羊补牢 | 使至塞上 | 很久不见 |
萧规曹随 | 过零丁洋 | 心如刀割 |
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 。
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 ，语快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 。
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
词条 | 鉴别成效 |
开 | 太短了 ，不好鉴别 |
开灯 | 鉴别成效通常 |
关灯 | 与其他词条类似 ，鉴别成效通常 |
幼智 ，开灯 | 长度适钟注类似度低 ，鉴别成效佳 |
我困了 ，请关灯 | 长度适钟注类似度低 ，鉴别成效佳 |
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 。
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