语音低功耗

是的，语音识别确实是功耗较高的功能，特别是涉及关键词唤醒（wake word）、实时语音转文本（ASR）等时。但市面上已经有一些专为低功耗嵌入式设备设计的语音识别方案，可在不依赖云端的情况下实现本地识别，并保持极低功耗运行。

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✅ 一、语音识别功耗高在哪？

功能阶段	典型功耗瓶颈
关键词唤醒（唤醒词检测）	持续监听麦克风，常驻运算
命令词识别（ASR）	模型推理、特征提取、FFT
网络上传（云识别）	网络模块 + 麦克风功耗总和较大

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✅ 二、低功耗语音识别的典型技术路线

1. 本地关键词识别（KWS） + MCU 低功耗唤醒方案

• 常驻运行的模块只做「唤醒词检测」：如“Hi 空调”

• 唤醒后 MCU 主频升高，运行主命令识别

• 代表方案：

  • Sensory TrulyHandsfree（超低功耗 KWS，可在 Cortex-M4 上运行，功耗 < 1mA）

  • Espressif ESP-Skainet（ESP32 平台本地唤醒词识别）

  • AISPEECH 芯片 AISP210、思必驰 DH系列

📉 关键词识别耗电最低仅在 几十～几百微安量级（uA），适合长时间监听。

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2. 使用专用低功耗语音芯片

这类芯片集成了语音前处理、KWS/ASR 加速器，主控只需唤醒读取结果。

芯片	特点
AISPEECH AISP210	超低功耗，支持离线唤醒 + 命令词
全志 T113-S3、V831	较低功耗本地识别
中科蓝讯 AB5336U	内置麦克风前端 + 本地命令识别
赛昉 RISC-V芯片 + KWS模型	可跑 KWS 模型，如TinyML

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3. TinyML 本地部署

• 使用轻量级语音模型（如 TensorFlow Lite Micro）

• 运行在 ARM Cortex-M 或 RISC-V MCU 上

• 模型量化+剪枝后可以控制在 几十 KB

• 示例模型：

  • Google 的 micro_speech 模型（支持yes/no等命令）

  • Edge Impulse 平台自动部署优化模型

📉 运行功耗可低至 1~2mA 活动功耗 + 几百 uA idle监听

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✅ 三、低功耗语音识别架构建议（适合 IoT）

场景：电池供电的设备（如遥控器、穿戴设备、空调控制器）

📦 架构分层建议：

层级	功能	推荐方案
麦克风/前端	PDM/I2S 麦克风（低功耗）	Knowles SPH0645、TDK INMP441
唤醒词检测	本地低功耗模型	Sensory、ESP-Skainet
命令词识别	本地模型（有限命令）或云端	TinyML 本地模型 或 UniCloud
MCU	Cortex-M4/M33，支持 DSP/FFT	STM32L4/ESP32-C3/RV系列
节能策略	MCU休眠 + 唤醒词触发	RTC唤醒、中断唤醒等

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✅ 四、总结：有没有低功耗语音识别？

✅ 有，关键是 拆解语音识别功能，用合理的模块和架构实现低功耗：

功能	是否有低功耗实现？	典型功耗范围
唤醒词检测（KWS）	✅ 有	< 0.5mA
本地命令词识别	✅ 有限命令支持	1～5mA 执行时
实时语音识别（长句）	❌ 功耗高（建议云端）	100mA+