AM29F040B-55JF
AM29F040B-55JF屬性
- PLCC32
- Cypress Semiconductor
AM29F040B-55JF描述
AM29F040B-55JF 品牌Cypress Semiconductor
AM29F040B-55JF 封裝: PLCC32
AM29F040B-55JF 詳細參數如下:
規格
產品屬性屬性值搜索類似制造商:Cypress Semiconductor產品種類:NOR閃存RoHS:詳細信息安裝風格:SMD/SMT封裝 / 箱體:PLCC-32系列:AM29F040B存儲容量:4 Mbit接口類型:Parallel組織:512 k x 8定時類型:Asynchronous數據總線寬度:8 bit電源電壓-最小:4.75 V電源電壓-最大:5.25 V電源電流—最大值:30 mA最小工作溫度:- 40 C最大工作溫度:+ 85 C封裝:Tube存儲類型:NOR速度:55 ns結構:Sector商標:Cypress / Spansion濕度敏感性:Yes產品類型:NOR Flash智能家居作為物聯網最重要的應用場景之一被越來越多的用戶所認可。特別是語音識別等人工智能技術的融入將智能家居帶入A-IoT時AM29F040B-55JF代。但在一些應用場景下,智能家居的簡單操控并不需要聯網控制,為了能夠實現更好的AM29F040B-55JF人機交互,由用戶本地操控將更加方便,因此離線語音技術也為用戶體驗增色不少。同時針對實現離線語音識別的IC而言,面對如今復雜的使用場景也提出了更高的要求,這也對廠商提出了新的挑戰。 在語音識別領域中,有許多情況下用戶會發現語音識別的準確率并不高,即使在如今的在線語音識別中,需要進行實時轉寫也沒有到令人滿意AM29F040B-55JF的層度,這還是在基于云端強大運算的基礎上。 對于離線語音而言,由于其指令相對固定,因此只需對相應語音指令集進行處理,這對于離線語音識別IC的處理能力AM29F040B-55JF要求并不高,但這并不意味著離線語音識別是一件非常容易的技術。在實際使用過程中,還可能遇到用戶口音及環境噪音等問題,如何將離線語音識別做好還需要廠家進行針對性的調試。對此,《較多的錄音樣本,對各地口音的處理相對比較平均;如果產品只需要銷往某個地區(例如湖南、貴州),可以使用整詞模型,整詞模型只采集該地區的AM29F040B-55JF錄音樣那么對于該地區,語音識別IC的辨識率將會達到一個很好的效果隨后,張興琪表示:“一般我們推薦用戶使用音素模型的方式,像我們的WTK6900B、WTK6900C系列的IC,在3米左右的距離都能達到一個很好的效果,當然如果需要更遠距離的一個辨識方案,就需要使用支持神經網絡架構的IC,采集足夠的語音庫,像我們的WTK6900F芯片,支持遠場AM29F040B-55JFAM29F040B-55JF拾音,10米距離能夠達到90%以上的辨識率。”