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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，平静情况下语音识别距离可抵达 2-3 米
外挂 SPI Flash，增加存储容量
可以存储多组词条，可是同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,目前中文识别度较好
MX9016B语音识别�？槭且豢钚∏捎镆羰侗鹉？�，平静情况下语音识别距离可抵达 2-3 米；外挂 SPI Flash,增加存储容量；主要功效如下：
识别功效：可识别预设的语音词条，同时通过串口，IO 输出以及识别结果。
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。
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、商场等地方内指路器
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是否能正确识别，所以在连接 MCU（客户的）时可连接其 IO 口或串口，二选一即可。
芯片管脚图，引脚凭据上图排列顺序
引脚 | 引脚标号 | 功效描述 |
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 | 模拟地 |
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 | 串口接收脚 |
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 | 事情电压 | 1.8 | 5.5 | 3.3 | V |
Iop | 无负载电流 | -- | -- | 7 | mA |
Ta | 事情温度 | -20 | 75 | -- | ℃ |
Io | 输出电流 | -16 | 16 | -- | mA |
1)RXD/TXD 标准串口通信、波特率 9600，配置见下图
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
串口指令花样接纳：起始码+参数+反码，设置如下表。
起始码 | 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” ，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）
MX9016B语音识别�？榭梢允迪掷喂檀驶�，非特定人的语音识别。
牢固词汇并非指词条永远无法改变，而是用户不可以自行更改，但开发者可以凭据需求更换词条，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认为是输入的语音与存储中的词条一致，即识别乐成。
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，所能存储的词条数量自然也差别。下面进行四字词条（即是每个词条四个字）的存储容量的比照
存储位置 | 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 语音芯片内部可以存储 12 条左右的词条，可是存储的数量越多，运算的速率越低，识别的效果也会相对的差一点。
词条的存储方法主要有两种：
①一组存储
在词条的数量较少，并且都是同一类型，如都是体现颜色的词条，那可以选择放在同一组中，不必进行切换，更省时间。
②分组存储
若是词条的数量多，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
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 | 辉煌岁月 |
亡羊补牢 | 使至塞上 | 很久不见 |
守株待兔 | 过零丁洋 | 心如刀割 |
将词条分组存储，待需要进行古诗类词条时，则需先进入古诗类词组，那么我们需要一个入口。
词条的识别历程实际就是波形的识别。实际上，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，可是差别的人说同一句话，声音的波形都会有一点点的差别，就算是同一个人说同一句话，声音的波形也会有差别，因为音调，语速等等都可能爆发细小的变革，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，识别率增加，可是这也带来了一个问题-----误识别。
在吵杂的情况中，多种声音的波形叠加在一起，恰好与存储中的某一个词条的波形相似度凌驾门槛值，那么就会认为是存储中的词条，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。
所以说，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，这就需要凭据场合，凭据需求来设计识别率。虽然，减低误识别率是有步伐的，如在不需要识别的时候，让�？榇τ谛菝咦刺�，既可以省电，又可以降低误识别率。
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
词条 | 识别效果 |
开 | 太短了，欠好识别 |
开灯 | 识别效果一般 |
关灯 | 与其他词条相似，识别效果一般 |
小智，开灯 | 长度适中、相似度低，识别效果佳 |
我困了，请关灯 | 长度适中、相似度低，识别效果佳 |
因此，在更换词条时，应考虑词条的长度，各个词条间的相识度，尽量做到长度适中、相似度低。
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