成果名称：	基于神经网络人工智能识别系统的研发
登记日期：	2023-07-20
完成单位：	珠海市杰理科技股份有限公司,华南理工大学
完成人员：	徐会,李斌,高宇,王桂宾,温美英,陈明秋,吴朝晖,李志坚,温治晓,匡勇建,朱嘉俊,肖全之,黄荣均,王有盼
研究起止日期：	2021-01-01至2022-12-31
主要应用行业：	信息传输、软件和信息技术服务业
高新技术领域：	电子信息
评价单位：	珠海市科技创新局
评价日期：	2023-05-19
成果简介：	①课题来源与背景；
随着技术的革新，深度机器学习等技术的应用，人机交换方式越来越便捷从传统的鼠标、键盘和触摸的人机交互方式逐步过度到语音识别:同时对于终端用户来说，语音识别因其便捷、快速、灵活等优点逐步为大众所接纳，并目使用范围越来越广泛，智能手机，平板，PC 电脑等产品几乎都支持语音识别的交互方式。由于现有语音识别系统一般是基于深度人工神经网络相关的算法，计算量大，复杂度高，一般运行在云端，或是计算和存储资源比较丰富的终端设备,如智能手机和 PC 电脑，主控制器的运行频率都是 1GHz以上。而对于计算和存储资源受限的 IoT设备，语音识别技术则较难应用。IoT设备一般比较小，资源受限，芯片的运行频率只有几M或是几十 M，存储器也只有几十上百 KB 大小，因此一般的语音识别系统无法在资源受限的 IoT设备上直接部署，在资源受限的 IOT终端设备上部署实现高精度语音识别系统面临诸多挑战。本项目的研究，旨在攻克语音识别系统在 IOT 等资源受限设备上实施面临的技术和工程上的难关，解决 IoT 设备的语音交互难点，提升 TWS 耳机、蓝牙音箱、智能家居等产品的用户体验和产品品质
②技术原理及性能指标；
本项目主要研究目的是在资源受限的微控制器芯片设备上部署和实现高效和高精度语音唤醒词和命令词识别系统。解决资源受限的 IOT 系统设备，如蓝牙耳机、音箱等产品的语音交互难点，使资源受限的 IT 设备能够支持几十条命令词高精度识别。
性能指标：
语音识别精度：
(1)安静环境下的识别精度 90%以上;
(2)中度噪声家居环境下(15db)识别精度 80%以上:
(3)高强度噪声家居环境下(5db)识别精度 70%以上;
语音识别资源消耗:
(1)声学模型参数大小 100kByte 以下;
(2)计算量20MIPS 左右;
③技术的创造性与先进性；
技术创造性：
1、基于神经网络的声学模型的设计与实现
2、在芯片内部实现神经内部加速硬件处理单元
3、基于芯片平台的神经网络软件栈的开发
4、语音识别低功耗技术的研究
5、高质量语音信号增强和降噪算法的研究
技术先进性：
1、高精度
2、语音识别功耗低
3、灵活可配置的神经网络加速单元
④技术的成熟程度，适用范围和安全性；
项目技术达到国内领先，并且已成功实现成果转化，主要应用于蓝牙音频等消费类电子产品，如蓝牙耳机、智能家居、智能音箱等物联网应用
⑤应用情况及存在的问题；
项目进入全面量产阶段，累计新增销售达6946.35万元，累计新增缴税266.22万元，累计新增利润1368.66万元。
⑥历年获奖情况；
项目目前暂未申请奖项