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选择一个带有双线圈拾音的动圈麦克风

被动式的动圈话筒没有有源组件，因此没有自噪声等级。话虽如此，这些话筒的组件的确也会将噪声吸收到麦克风信号中，因为动圈话筒的磁体和导电线圈对电磁干扰（EMI）特别敏感。

一个带交流声线圈的动圈话筒，通常比没有这个交流声滤波器的动圈话筒噪声小。

使用防喷罩许多人使用话筒来录制人声，而喷麦声可以被认为是话筒信号中不需要的“噪音”。防喷罩的作用是消除发声的喷麦声。P，菏泽声场频率声音传感器，B，D，T，G和K的硬辅音都会产生这样的声音。通过在声源和话筒之间放置一个防喷罩，我们可以大大降低话筒信号中喷麦的风险。

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离线语音模块技术，顾名思义就是不需要网络的语音交互技术，并且还无需App，它是直接在本地上进行语音语音识别处理的，声场频率声音传感器优势，不需要进行传输到云端，然后云端进行处理这一过程。比如现在产品是一个智能照明灯，那么就将一些命令词（打开/关闭台灯，灯光调到亮/暗等），声场频率声音传感器参数，通过“训练”让它把指令录入到本地中，这样就不需要进行联作语音系统了，声场频率声音传感器价格，可以通过本地直接响应，离线语音相对于比在线语音要简单些，响应更快些，应用了离线语音模块的设备就具备了语音交互功能，用户可以用命令词直接控制该设备，不过离线语音的交互只限于提前录入的命令词，超出了命令词的其它语音是没有办法

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 矢量量化法

矢量量化是语音模块中一种非常重要的信号压缩方法，主要适用于小词汇量和孤立词的语音识别。该方法主要包括以下步骤：将多个语音信号波形组合成矢量，然后在多维空间中完成整个量化，达到语音识别的目的。通用语音模块产品采用矢量量化方法，可以大大降低语音识别的复杂度，实现更大可能的平均信噪比。

 人工神经网络法

人工神经网络方法实质上是一种自适应非线性机械系统。它主要模拟人类神经活动的原理，具有很强的适应性和并行性。同时，它优越的分类能力和输入输出映射能力在语音识别中具有很强的吸引力。此外，人工神经网络识别算法的研究也取得了显著进展，使用这种识别方法的语音模块产品的精度将进一步提高。

如上所述，语音模块识别语音的方法主要是动态时间规律法、矢量量化法、人工神经网络法。正因为采用了这些方法，语音模块产品在语音识别方面占据了突出的优势。另外，为了保证使用效果，建议用户在购买产品之前先知道哪个品牌的语音模块好等信息。

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