MTK6735 Voice UI识别率低的分析方法
时间：10-02
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[DESCRIPTION]
Voice UI识别率低的分析方法。
[SOLUTION]
关于识别率的问题分析主要从以下几个方面：
1. 抓取复现问题的 PCM Data ，用 cool edit 打开看看 data 是否有明显出现声音过大或者过小的状况。
还有就是 data 是否有明显的杂音。
关于声音过大和过小其实也没有标准的判断方法，只是从 cool edit 打开的波形上看，如下图中的data 看幅度是偏小的。（图一）
他可能不至于影响到识别率，但是您也可以适当增加 MIC gain 。
声音过大的状况如图二，出现明显的限幅，这时您就要适当调小下 mic gain 。
图一：mic gain设置有些小
图二：mic gain 过大导致限幅
2. 如果是听PCM data 发现有明显的杂音，或者底噪。这样的问题我们需要进一步分析是哪路 data开始出现杂音的。
Streaminmanager.pcm （ HW 过来的 data ） ,streamin.pcm （经过算法处理的 data ）以便进一步定位问题。
3. 识别率与测试口音，发音状况，发声位置与 phone 距离，手机是否振动，环境噪声等诸多因素有关系。
目前Voice UI采用模糊识别，识别率已经高出同类其他应用。
Voice UI识别率低的分析方法。
[SOLUTION]
关于识别率的问题分析主要从以下几个方面：
1. 抓取复现问题的 PCM Data ，用 cool edit 打开看看 data 是否有明显出现声音过大或者过小的状况。
还有就是 data 是否有明显的杂音。
关于声音过大和过小其实也没有标准的判断方法，只是从 cool edit 打开的波形上看，如下图中的data 看幅度是偏小的。（图一）
他可能不至于影响到识别率，但是您也可以适当增加 MIC gain 。
声音过大的状况如图二，出现明显的限幅，这时您就要适当调小下 mic gain 。
图一：mic gain设置有些小
图二：mic gain 过大导致限幅
2. 如果是听PCM data 发现有明显的杂音，或者底噪。这样的问题我们需要进一步分析是哪路 data开始出现杂音的。
Streaminmanager.pcm （ HW 过来的 data ） ,streamin.pcm （经过算法处理的 data ）以便进一步定位问题。
3. 识别率与测试口音，发音状况，发声位置与 phone 距离，手机是否振动，环境噪声等诸多因素有关系。
目前Voice UI采用模糊识别，识别率已经高出同类其他应用。
抓出来的Data就是原始的wav文件么?直接可以播放的?
谢谢分享
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