单麦深度神经网络降噪+语音识别方案开发-CI1303¶

一. 方案介绍¶

1.1 方案背景¶

有的设备运行时，设备本身会产生较大的噪声，此时如果人声又比较小，信噪比不够会导致识别效果下降。为了解决这一痛点，启英泰伦推出了深度神经网络降噪算法方案。

1.2 方案原理¶

深度神经网络降噪算法通过抑制设备本身产生的高噪声，以提升低信噪比环境下的识别率。

1.3 方案实例¶

针对不同应用领域需使用对应领域的深度神经网络降噪模型，当前启英泰伦已推出了烟机和窗帘这两个领域的深度神经网络降噪模型。下面教程将以烟机领域为例，进行实战开发讲解。

二. 开发准备¶

2.1 硬件准备¶

开发模块：启英泰伦 CI1303模块板 (推荐型号 CI-D03GS01J)

烧录工具：USB转TTL串口调试工具（用于固件烧录、实时通信验证、日志LOG打印等，可5V/3V3供电）

杜邦线：杜邦线（用于固件烧录、实时通信验证、日志LOG打印等）

麦克风、喇叭：启英商城购买麦克风、喇叭与模块板匹配，批量购买具体参数可参考：麦克风兼容列表

测试设备：个人电脑（建议Windows 7及以上系统）

2.2 软件准备¶

开发环境搭建：快速入门

软件SDK下载：CI13XX_SDK_ASR_ALG_V2.5.28(若有新版本，请使用最新版本的SDK)

2.3 资料获取¶

三. 软件开发¶

3.1 修改板级配置¶

打开CI130X_SDK_ALG_PRO_Vx.x.x\projects\offline_asr_alg_pro_sample\app\app_main\user_config.h文件，手动新增CI-D03GS01J模块对应的板级配置文件。

3.2 修改makefile¶

打开CI130X_SDK_ALG_PRO_Vx.x.x\projects\offline_asr_alg_pro_sample\project_file\makefile 文件，将CI_ALG_TYPE 修改为 CI_ALG_TYPE := $(USE_DENOISE_NN)

3.3 清理编译生成¶

修改makefile文件后，先clean清理后，再进行build生成。

3.4 引用前端降噪算法模型¶

使用深度神经网络降噪算法时需要将CI130X_SDK_ALG_PRO_Vx.x.x\external\model\nn_denoise(深度降噪)\烟机\ [60003]nn_denoise_m34.bin 前端降噪算法模型，复制到CI130X_SDK_ALG_PRO_Vx.x.x\projects\offline_asr_alg_pro_sample\firmware\dnn文件夹中。