JX-A7T 语音调优 FAQ¶

本页用于整理 JX-A7T 相关的语音调优问题。

JX-A7T命令词离线识别误触发AI回答问题如何优化？¶

问题描述：

在使用JX-A7T设备时，发现部分命令词（如"前进"）在离线识别中容易被误识别为AI回答，导致识别率不稳定，需要优化离线识别率。

问题分析：

1. 识别机制说明：

   • JX-A7T支持离线和在线双模式
   • 离线识别失败时，语音可能被转发到在线大模型处理
   • 这导致本应离线触发的命令被AI回答响应

2. 误识别原因：

   • 用户发音不标准，离线模型未识别到
   • 环境噪声影响识别准确率
   • 命令词设置过于简单，容易与日常对话混淆

解决方案：

1. 增加分词和词条：

   • 为同一命令添加多个表达方式
   • 示例配置：站立|站起来|立正
   • 这样即使发音略有差异，也能提高识别成功率

2. 优化命令词设计：

   • 使用3-4字的命令词，提高识别准确性
   • 避免使用过于常见或简单的词汇
   • 推荐命令：站起来、趴下去、前进等

3. 调整识别参数：

   • 在平台配置中调整识别阈值
   • 阈值越大越敏感，但识别率也会提高
   • 未设置时自动取默认值0.4

平台中的优化选项设置，可调整识别阈值参数

1. 麦克风光化：

   • 检查麦克风安装位置，避免正对噪声源
   • 确保麦克风拾音质量良好
   • 如有必要，可考虑使用其他型号麦克风

配置示例：

配置多个命令词变体以提高识别成功率

注意事项：

• 离线词条数量有限制，建议控制在合理范围内
• 过多的分词可能增加误识别率，需要平衡设置
• 如持续出现识别问题，建议联系技术支持获取针对性优化方案
• 量产前进行充分测试，确保各种发音习惯下都能正常识别

JX-A7T新品大模型模块有哪些功能特点？¶

问题描述：

JX-A7T是新一代AI大模型模块，需要了解其功能特点、离线与在线指令模式的差异，以及如何获取相关技术文档和开发资源。

解决方案：

产品定位：

JX-A7T是新一代AI大模型模块，同时拥有离线指令与在线指令双重模式，为智能语音交互提供更强大的能力。

核心功能特点：

1. 双模式支持：

   • 离线指令模式：支持本地语音指令识别，无需网络连接即可响应控制命令，支持300条词条
   • 在线指令模式：搭载大模型运行，提供更智能、更高效的使用体验，支持复杂的自然语言理解和交互
   • 混合工作模式：离线快速响应与在线智能对话相结合，根据场景自动切换

2. 高级功能特性：

   • AEC唤醒打断：支持在音频播放过程中进行语音唤醒和打断
   • 大模型可操作硬件：通过AI大模型直接控制硬件设备
   • 小程序远程控制：支持通过小程序进行远程操作和控制
   • 任意命名离线名字及指令：支持用户自定义个性化的唤醒词和命令词
   • OTA在线升级：支持固件在线升级，方便功能更新和维护

技术优势：

• 智能交互升级：大模型加持，提供更自然的对话体验，支持多轮对话和上下文理解
• 响应速度快：离线模式保证即时响应，在线模式提供智能处理
• 扩展性强：支持多种控制方式和自定义功能
• 易于集成：标准接口设计，方便快速集成到产品中

技术文档和开发资源获取：

产品例程和文档已陆续上传至智能公元平台，可通过以下方式获取：

• 官方文档首页：https://help.aimachip.com/docs/jx_a7t_v1
• 详细文档：https://help.aimachip.com/docs/jx_a7t_v1/jx_a7t_v1-1ghc1h40pidif
• 智能公元平台：https://smartpi.cn

平台提供的内容包括：

• 产品规格说明
• 开发指南
• 示例代码
• 接口文档
• 应用案例

适用场景：

• 智能家居控制中心
• 智能语音助手设备
• 教育机器人产品
• 物联网控制终端
• AI陪伴玩具
• 需要智能交互的各类电子产品

注意事项：

• 在线功能需要网络连接支持
• 具体功能配置需通过智能公元平台进行
• 离线模式适用于基本控制命令，响应速度快，不依赖网络
• 在线模式适合复杂交互场景，需要网络连接
• 量产前建议进行充分的功能测试和验证

JX-A7T所有设备AI语音功能突然中断如何处理？¶

问题描述：

所有设备的AI语音功能突然全面中断，无法进行语音对话和响应，即使更换WiFi后问题依旧存在。

解决方案：

1. 问题判断

• 确认是否所有设备同时出现故障
• 检查是否为服务端问题
• 验证设备本身硬件是否正常

2. 服务状态确认

• 可能是火山引擎或豆包服务出现故障
• 此类问题影响所有用户
• 需要等待服务方修复

3. 临时处理方案

• 记录故障发生时间和现象
• 关注官方通知或公告
• 准备备用方案（如离线命令）

4. 问题上报

• 收集设备ID信息
• 记录具体的故障表现
• 联系技术支持报告问题

注意事项：

• 如果是服务端故障，只能等待修复
• 更换WiFi无法解决服务端问题
• 建议在工作时间联系技术支持获取最新进展

JX-A7T修复后如何验证AI对话功能？¶

问题描述：

设备在连接WiFi后进行问答操作时，约20次中有5次出现无法完整说话的情况，需要验证修复效果。

解决方案：

1. 测试方法

• 连接WiFi后进行多轮对话测试
• 记录成功次数和失败次数
• 统计问题发生频率

2. 验证标准

• 20次对话中失败次数控制在1-2次为正常
• 观察是否仍存在中途停止说话现象
• 检查语音播放的完整性

3. 问题跟踪

• 记录具体的失败场景
• 注意网络状态对问题的影响
• 收集设备日志用于分析

4. 持续优化

• 根据测试结果调整参数
• 必要时联系技术支持进一步优化
• 定期复测确保问题已解决

注意事项：

• 问题可能与网络稳定性有关
• 建议在不同时段进行多次测试
• 如问题持续存在，需要进一步排查网络或服务端问题

JX-A7T AI对话中途中断如何解决？¶

问题描述：

多台JX-A7T设备在使用过程中出现AI对话中断的问题，每次问答进行到一半就停止，且该问题在多个设备上频繁发生。

解决方案：

1. 网络环境优化

• 每个设备使用独立的WiFi热点
• 避免多个设备共享同一网络
• 检查网络稳定性，确保信号强度良好

2. 设备排查方法

• 查看WiFi日志，检查是否有接收数据中途中断
• 使用串口助手连接设备（波特率2000000）
• 记录具体的设备ID以便技术支持分析

3. 问题定位步骤

• 确认是否所有设备都出现相同问题
• 测试单个设备在不同网络环境下的表现
• 收集中断发生时的具体场景信息

4. 临时解决方案

• 使用独立热点进行测试
• 缩短单次对话的长度
• 增加确认性对话，避免长篇回复

注意事项：

• 问题可能与网络拥堵或服务器负载有关
• 建议收集设备ID和日志信息联系技术支持
• 在高峰时段可能更容易出现中断现象

JX-A7T模块智能体响应速度慢、出现哑炮和断字问题如何处理？¶

问题描述：

JX-A7T模块在调用智能体时存在响应速度慢（6-7秒）、部分请求无响应（哑炮）以及语音播放断字的问题。在Coze平台直接运行相同智能体仅需1秒，说明问题出在模块的传输链路或配置上。

问题原因分析：

1. 传输链路延迟：

   • Coze平台响应1秒，JX-A7T需要6-7秒
   • 表明模块的传输链路存在5-6秒的额外延迟
   • 可能是网络传输、协议转换或内部处理效率问题

2. 哑炮现象原因：

   • 传输链路不稳定导致请求丢失
   • 协议解析或格式兼容性问题
   • 网络超时或连接中断

3. 语音播放断字：

   • 音频数据传输不完整
   • TTS合成与播放缓冲区管理问题
   • 网络波动影响音频流接收

解决方案：

1. 优化智能体配置

• 在Coze平台选择单 Agent（对话流模式）
• 关闭大模型的深度思考开关，减少处理时间
• 使用lite快速模型而非功能强大的大模型
• 简化智能体流程图，减少节点数量

2. 检查网络配置

• 确认WiFi连接稳定，信号强度良好
• 检查网络带宽是否满足需求
• 配置静态IP以避免DNS解析延迟
• 考虑使用5GHz频段减少干扰

3. 模块配置优化

• 更新模块固件到最新版本
• 检查智能体API Key和Base URL配置
• 调整超时参数，适当延长等待时间
• 验证串口通信参数（波特率、数据位）

4. 传输链路排查

• 使用网络抓包工具分析数据传输
• 检查HTTP请求头和响应格式
• 验证WebSocket连接稳定性
• 监控网络丢包率和重连次数

5. 音频播放优化

• 检查TTS服务配置，选择快速合成选项
• 调整音频缓冲区大小参数
• 优化音频解码和播放参数
• 考虑使用本地TTS减少网络依赖

6. 使用本地智能体平台

• 智能公元平台正在开发内置智能体功能
• 可减少对外部平台的依赖，降低延迟
• 关注平台更新通知，及时迁移到新平台
• 内置平台可提供更稳定的连接和更快的响应

优化建议：

1. 分层测试：

   • 单独测试网络连通性
   • 单独测试智能体API响应
   • 单独测试模块音频播放
   • 综合测试完整链路

2. 性能监控：

   • 记录各环节耗时数据
   • 建立延迟基线用于对比
   • 监控哑炮发生频率和场景
   • 定期分析性能数据寻找优化点

3. 替代方案：

   • 考虑使用有线网络连接
   • 评估不同智能体平台的性能差异
   • 在关键应用中设计离线模式作为备选
   • 联系技术支持获取针对性的优化方案

注意事项：

• 6-7秒延迟超出正常范围，需要重点优化
• 哑炮问题影响用户体验，需优先解决
• 播放断字可能与网络稳定性相关
• 建议保留完整的测试数据用于问题定位

JX-A7T模块如何配置音量控制功能？¶

问题描述：

需要在JX-A7T模块工程中配置音量控制功能，包括增加音量和减少音量的行为设置。

解决方案：

功能配置步骤：

1. 添加减少音量控制：

   • 行为名称：decvol（可自定义）
   • 控制方式：系统设置
   • 类别：播放控制
   • 操作：减少音量

2. 添加增加音量控制：

   • 行为名称：incvol（可自定义）
   • 控制方式：系统设置
   • 类别：播放控制
   • 操作：增加音量

3. 配置命令词关联：

   • 为减少音量功能添加命令词，如"声音小一点"
   • 为增加音量功能添加命令词，如"声音大一点"
   • 命令词与行为进行关联绑定

JX-A7T模块中配置"减少音量"功能的界面，行为名称为decvol

行为命名规范：

1. 命名要求：

   • 行为名称需符合C语言语法规范
   • 避免使用特殊字符和保留字
   • 建议使用有意义的英文命名

2. 命名示例：

   • 减少音量：decvol、volumeDown、volDecrease
   • 增加音量：incvol、volumeUp、volIncrease
   • 静音控制：mute、volumeMute

3. 命名冲突检查：

   • 确保行为名称在项目中唯一
   • 不与系统变量名重复
   • 不使用中文或拼音命名

配置验证方法：

1. 功能测试：

   • 触发"声音小一点"命令，验证音量是否减小
   • 触发"声音大一点"命令，验证音量是否增大
   • 测试音量边界值（最小和最大）的处理

2. 串口监控：

   • 监听串口输出，确认控制命令发送
   • 验证命令格式和参数正确性
   • 记录音量变化的数值范围

3. 用户体验优化：

   • 添加音量变化提示音
   • 支持多级音量调节（如小声、中声、大声）
   • 考虑添加静音和恢复音量功能

注意事项：

• 行为名称一旦设定，需要在整个项目中保持一致
• 音量控制功能与其他音频功能可能存在冲突，需要合理规划
• 建议在配置完成后进行完整的端到端测试
• JX-A7T支持离线和在线双模式，音量控制在两种模式下都可使用

离在线语音方案如何实现免唤醒自由说？¶

问题描述：

需要在智能马桶等产品中实现免唤醒自由说的离线语音控制，同时支持低延迟的AI大模型语音对话功能。

解决方案：

技术方案说明：

1. 离线语音控制部分：

   • 支持免唤醒命令词功能，无需唤醒词即可直接触发
   • 免唤醒模式下可配置多个命令词，但数量有限制
   • 建议在离线模型中预置更多常用命令词以满足使用需求

2. 在线大模型对话：

   • 使用JX-A7T2等支持离在线共存的模组
   • 可实现产品使用说明、故障排查等智能对话功能
   • 响应延迟取决于所选的大模型服务（如Coze方案）

3. 离在线共存方案：

   • 当前离在线共存功能主要支持深度降噪加AEC
   • 暂未支持自由说的离在线共存模式
   • 可通过配置更多离线命令词部分弥补此限制

配置建议：

1. 离线命令词规划：

   • 梳理产品常用控制指令，预置到离线模型中
   • 如"冲水"、"烘干"、"加热"、"除臭"等高频功能
   • 通过免唤醒方式实现快速响应

2. 在线对话功能：

   • 用于产品介绍、使用指导、故障诊断等复杂交互
   • 可通过优化网络和服务选择来降低响应延迟
   • 建议选择本地化部署或边缘计算方案以减少延迟

注意事项：

• 免唤醒命令词数量受模块Flash容量限制
• 在线功能需要稳定的网络连接支持
• 响应延迟与所选的大模型服务直接相关
• 建议保留关键功能的离线控制能力

语音设备如何对非命令词给出反馈？¶

问题描述：

设备唤醒后，当用户说出的内容不是预设的命令词时，设备没有任何反应，容易让用户误以为设备死机。希望能够在检测到非命令词时给出语音反馈提示。

解决方案：

功能限制说明：

离线语音模块目前不支持非命令词识别反馈功能：

• 技术原理：离线模块仅能识别预设的固定命令词
• 无法实现：无法判断输入内容是否为非命令词并给出反馈
• 误识别风险：若启用此功能，任何语音都可能触发回复，造成严重误触发

替代方案建议：

1. 优化唤醒反馈：

   • 唤醒成功后立即播报"我在"或"请讲"
   • 让用户明确知道设备已准备接收命令
   • 这是目前最有效的用户体验优化方案

2. 设置超时提示：

   • 通过外部MCU实现定时功能
   • 唤醒后10秒内无命令识别，播报"请再说一遍"
   • 需要软硬件配合实现

3. 使用在线语音方案：

   • 如确实需要自然语言交互功能
   • 可考虑JX-A7T等在线语音模组
   • 通过云端AI实现更智能的语音交互

技术限制原因：

• 离线识别特性：只能匹配预设的命令词模板
• 算法设计：没有"非命令词"的判断逻辑
• 误触发控制：避免日常对话中的任何语音都触发回复

注意事项：

• 离线模块的设计目标是精确识别特定命令词
• 非命令词反馈功能与离线识别的基本原理相冲突
• 建议通过优化唤醒反馈和命令词设计来改善用户体验
• 如需自然对话能力，应选择在线语音方案

如何实现多轮对话功能？¶

问题描述：

询问是否有支持多轮对话功能的语音识别芯片板子。

解决方案：

功能说明：

语音模块本身不具备自然语言理解的多轮对话能力，但可以通过配置多个命令词实现类似效果。

实现方案：

1. 设置多个语音命令：

   • 在智能公元平台配置所需的命令词
   • 每个命令词对应特定的功能或回复
   • 通过组合使用实现连续交互

2. 命令词配置示例：

   基础命令词配置：
   
   - "今天天气" → 回复天气信息
   - "明天天气" → 回复明日预报
   - "播放音乐" → 播放指定歌曲
   - "下一首" → 切换到下一曲
   

3. 交互流程设计：

   • 用户先说唤醒词激活设备
   • 然后说出具体命令词
   • 设备执行对应功能并回复
   • 可继续说出其他命令词

技术限制：

1. 无上下文记忆：

   • 每次命令识别都是独立的
   • 无法记住之前的对话内容
   • 不支持自然语言理解

2. 精确匹配要求：

   • 必须说出预设的命令词
   • 支持的命令词数量有限
   • 不能随意改变表达方式

优化建议：

1. 合理的命令词设计：

   • 选择简洁明了的词汇
   • 避免发音相似的命令
   • 覆盖常用功能需求

2. 使用免唤醒功能：

   • 将常用命令设为免唤醒
   • 提高交互效率
   • 注意避免误触发

3. 回复语设计：

   • 提供清晰的执行反馈
   • 可提示可用的后续操作
   • 提升用户体验

替代方案：

如需要真正的多轮对话功能：

1. JX-A7T模块：

   • 支持在线大模型对话
   • 具备上下文理解能力
   • 可实现自然语言交互

2. 在线语音识别：

   • 使用联网语音识别服务
   • 结合NLP技术实现对话
   • 需要网络连接支持

注意事项：

• 离线语音模块适合固定命令控制场景
• 多轮对话效果依赖于命令词的丰富程度
• 设计命令词时要考虑用户的表达习惯
• 免唤醒功能提高效率但增加误触发风险

JX系列模块设置语音播报后功能失效怎么办？¶

问题描述：

在JX系列模块中配置语音播报功能后，发现语音无法播放，且再次唤醒后无任何响应。

解决方案：

• 配置检查：

  • 确认"无回复播报"设置是否正确
  • 检查语音内容字段是否为空（必须填写内容）
  • 验证"是否延时输出"设置是否影响播放

• 变量控制逻辑：

  • 如使用变量控制不同回复模式（如A/B模式）
  • 确认变量赋值来源正确（需要从其他操作或命令设置）
  • 检查变量类型是否匹配（unsigned char）

• 调试建议：

  • 先简化配置，测试基本的语音播放功能
  • 逐步添加变量控制逻辑
  • 使用串口打印调试变量状态

注意事项：

• 语音内容为空时会导致播放失败
• 变量需要明确的赋值操作才能生效
• 复杂的逻辑建议分步实现和测试
• 可以导出JSON配置文件发送给技术支持分析

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JX系列模块如何实现不同模式下的不同回复词？¶

问题描述：

希望JX系列模块在同一个命令词下，根据不同模式返回不同的回复词，通过变量控制模式切换。

解决方案：

• 变量定义：

  • 添加unsigned char类型的变量（如reply_mode）
  • 设置变量值：0代表A模式，1代表B模式
  • 在配置界面中正确设置变量

• 条件触发设置：

  • 创建条件触发规则
  • 当reply_mode等于0时，播放A模式回复词
  • 当reply_mode等于1时，播放B模式回复词

• 变量赋值方法：

  • 通过其他命令词切换模式值
  • 使用外部控制信号改变变量
  • 上电初始化时设定默认值

注意事项：

• 变量必须有明确的赋值操作才能生效
• 避免使用未初始化的变量
• 测试时先验证变量值是否正确切换
• 建议保存配置文件备份

JX-A7T的WiFi回复语音和语音回复不一致如何解决？¶

问题描述：

JX-A7T模块在烧录新固件后无法正常工作，且设备的Wi-Fi回复语音与语音指令回复语音不一致，影响用户体验。

解决方案：

1. 问题原因分析

导致两种回复语音不一致的原因：

• WiFi回复库：仅支持4种预设语音
• 语音回复库：支持更多语音选择
• 固件设计：两部分使用不同的音频源
• 平台限制：当前无法统一两种语音库

2. 可行的解决方案

方案一：统一使用语音回复

• 在智能公元平台配置所有回复
• 录制WiFi回复音作为个性化音频
• 将录制的音频替换语音回复内容
• 保持两种回复声音一致

方案二：接受现状使用

• WiFi回复使用固定语音
• 语音指令使用丰富选择
• 区分功能场景使用不同回复
• 重点关注语音指令的体验优化

3. 操作步骤

如选择方案一统一语音：

1. 录制WiFi回复语音

   • 使用WiFi触发各种回复场景
   • 用手机或专业设备录制
   • 确保录音质量清晰

2. 配置个性化音频

   • 进入智能公元平台
   • 选择对应命令词的回复
   • 上传录制好的音频文件

3. 测试验证

   • 烧录新固件到模块
   • 测试WiFi触发和语音指令
   • 确认回复声音一致

4. 注意事项

• WiFi回复语音修改功能已在开发计划中
• 目前只能通过个性化音频部分解决
• 录制音频时注意环境噪音
• 建议使用官方推荐的语音合成

JX-A7T模块上电后频繁误识别语音指令导致系统误操作怎么办？¶

问题描述：

JX-A7T模块在上电后会持续检测语音信号，导致未被唤醒时也频繁识别出未知语音指令，造成系统误操作，影响正常使用。

问题分析：

1. 模块工作原理：模块上电后会持续检测周边语音信号，用于检测唤醒信号
2. 误识别原因：模块将环境噪声或非指令语音误判为有效指令
3. 系统影响：频繁的误识别导致门、窗、灯等设备自动开关，系统逻辑混乱

解决方案：

1. 优化配置设置

• 检查"添加控制"中的"是否条件执行"选项，避免多余配置
• 确认命令识别阈值设置合理（如设置为0.02）
• 减少不必要的语音指令数量，降低误识别概率

检查并优化配置中的条件执行设置

2. 代码端防抖处理

• 在Arduino代码中加入防抖逻辑
• 对连续接收的未知指令进行过滤
• 设置指令间隔时间阈值，避免频繁触发

3. 调整识别参数

• 适当提高命令识别阈值（如从0.02调整到0.03）
• 优化麦克风安装位置，避免直接对着噪声源
• 增加静音检测功能，只在有明显语音时触发识别

串口打印的连续误识别日志

4. 系统逻辑优化

• 增加唤醒确认机制：先唤醒后识别
• 对关键操作增加二次确认
• 设置操作冷却时间，防止连续误操作

注意事项：

• 完全避免误识别较困难，需要通过多种手段降低发生概率
• 调整识别阈值可能影响正常识别灵敏度，需要平衡设置
• 防抖逻辑要根据实际应用场景合理设置时间参数

正常识别时的串口输出格式

在后台优化命令识别阈值参数

JX-A7T命令词修改失败和数量限制问题怎么解决？¶

问题描述：

在尝试修改JX-A7T模块的命令词时，修改第二个命令词失败，且系统提示命令词总数不能超过50条，需要了解解决方法。

解决方案：

1. 命令词修改失败原因

当前限制说明：

• 命令词、唤醒词、防误识别词、语音导航词总数不能超过50条
• 当前固件已预设48条命令词
• 最多只能再添加2条自定义命令词

修改失败处理：

• 修改过程需要2-3分钟，属于正常现象
• 修改请求需要发送到服务器处理
• 长时间等待是正常的，不要关闭页面

2. 命令词管理建议

精简命令词策略：

• 合并功能相似的命令词
• 使用多义词减少命令总数
• 优先保留核心功能命令

优化建议：

• 命令词建议控制在25条以内
• 过多命令词会增加误识别率
• 考虑使用离线和在线模式配合

3. 命令词扩容咨询

• 当前50条限制是系统设计
• 如需更多命令词需要联系运营
• 可通过技术支持渠道申请扩容
• 需说明具体应用场景和需求

4. 操作注意事项

修改步骤：

1. 确保网络连接稳定
2. 逐个修改命令词，避免批量操作
3. 点击保存后耐心等待2-3分钟
4. 收到成功提示后再进行下一步

常见问题：

• 修改第二个命令词时失败：通常是总数超限
• 长时间加载：需要发送到服务器处理
• 找不到确定按钮：滚动到页面底部查看

注意事项：

• 每个项目的命令词需求不同，建议提前规划
• 优先使用离线模式处理核心命令
• 复杂指令可考虑使用在线大模式
• 定期清理不常用的命令词

JX-A7T退出唤醒播报和开机回复需要配置串码吗？¶

问题描述：

在配置语音指令时，需要确认退出唤醒播报和开机回复词是否需要发送串码，以及如何正确配置。

解决方案：

1. 播报功能配置说明

自动播报类型：

• 开机播报：设备上电时自动播放欢迎词
• 退出唤醒播报：超时退出唤醒状态时的提示音
• 命令词触发播报：识别到命令后的确认反馈

串码配置：

• 串码用于内部标识和控制
• 开机和退出播报的串码自动包含在固件中
• 不需要额外发送串码给MCU

2. 配置方法

平台配置步骤：

1. 设置开机播报

   • 在语音配置中添加开机欢迎词
   • 可自定义播报内容
   • 上电后自动触发

2. 配置退出时长

   • 设置唤醒超时时间（如15分钟）
   • 超时后自动退出唤醒状态
   • 可配置退出提示音

3. 命令词串码

   • 每个命令词对应唯一串码
   • 用于MCU识别执行命令
   • 串码自动生成无需手动配置

3. 串码作用说明

注意事项：

• 开机和退出播报是模块内部功能
• 只需要配置语音文本，不需要处理串码
• 命令词的串码由系统自动分配
• 如需自定义播报内容，在平台中直接设置文本

如何选择输出音频质量更高的产品？¶

问题描述：

需要了解哪款产品的音频输出质量更高。

解决方案：

目前产品系列中，不同型号的音频输出质量有所差异：

• CI系列：采用标准的音频输出方案，适合一般应用场景
• SU系列：支持更多音色选择（离线语音有14种，在线语音4种）
• JX-A7T：支持离线和在线语音切换，音频质量相对较优

注意事项：

• 音频质量还与外部扬声器、咪头质量相关
• 建议根据实际应用场景选择合适型号

如何实现离线语音模块的泛音识别功能？¶

问题描述：

希望了解如何在离线语音识别芯片上实现泛音识别功能，以及是否可以将设备联网接入AI平台以降低使用门槛。

解决方案：

1. 泛音识别功能说明

功能定义：

• 泛音识别：相同意思的不同词语组合都能识别
• 自动组合：将前后可能的关键词写入，模块自由组合
• 空间节省：多个表达方式只占用一个词条空间

示例说明：

开门
把门打开
打开门
→ 都识别成同一个指令，只占1个词条空间

2. 实现方法

配置步骤：

1. 在平台中找到泛音识别设置
2. 输入核心词（如"开门"）
3. 添加可能的前缀词（如"把"、"打开"）
4. 添加可能的后缀词（如"门"、"窗户"）
5. 系统自动组合并生成识别模型

占用情况：

• 具体占用方式因型号而异
• 部分型号按组合数量计算
• 建议配置后查看剩余词条空间

3. 联网AI方案

当前限制：

• 离线模块本身不支持联网AI功能
• 需要通过外部MCU配合实现
• 实现复杂度较高，不适合初学者

替代方案：

• 选择支持在线功能的模块（如JX-A7T）
• 使用ESP32等配合AI平台
• 通过串口将语音模块与联网模块连接

注意事项：

• 泛音识别需要模块支持该功能
• 配置时需合理规划前后缀词汇
• 过多的组合可能影响识别准确率
• 联网AI方案需要编程能力，门槛较高

模块故障排查¶

JX-A7T平台语音识别率低的问题如何修复？¶

问题描述：

JX-A7T平台出现语音识别率低的问题，影响正常使用。

解决方案：

通过继承并重新生成固件来解决识别率低的问题：

• 打开原有的固件工程配置
• 点击右上角的"继承为新版本"按钮
• 继承后重新生成固件
• 烧录新固件到设备

在命令词自定义页面点击"继承为新版本"按钮

注意事项：

• 该操作针对T2版本的固件
• T1版本可以直接通过扫码升级
• 继承操作需要等待2-3分钟处理时间
• 学生群体建议使用带有OTA在线升级功能的JX-A7T1版本

固件管理平台上如何继承并生成新版本？¶

问题描述：

在固件管理平台上需要对已有的固件版本进行继承并生成新版本，特别是针对CI-03T2等T2版本的设备。

解决方案：

继承操作步骤：

1. 打开原有工程

   • 在平台中找到需要修改的固件工程
   • 进入命令词自定义或其他配置页面

2. 执行继承操作

   • 点击右上角的"继承为新版本"按钮
   • 系统提示"当前版本已发布，继承为新版本才能保存修改的内容"
   • 确认继承操作

3. 生成新固件

   • 继承完成后进行所需修改
   • 重新生成固件文件
   • 下载并烧录到设备

红色箭头指示的"继承为新版本"按钮位置

版本差异说明：

• T1版本：支持OTA在线升级，直接扫码即可更新
• T2版本：需要通过平台继承生成，手动烧录更新
• 推荐选择：教育场景建议使用JX-A7T1版本，便于维护

注意事项：

• 继承操作会将原工程完整复制
• 修改后必须生成新固件才能生效
• 保留原版本备份，便于问题排查
• 批量更新时建议做好版本管理

问题描述：

JX-A7T平台出现语音识别率低的问题，影响正常使用。

解决方案：

通过继承并重新生成固件来解决识别率低的问题：

• 打开原有的固件工程配置
• 点击右上角的"继承为新版本"按钮
• 继承后重新生成固件
• 烧录新固件到设备

在命令词自定义页面点击"继承为新版本"按钮

注意事项：

• 该操作针对T2版本的固件
• T1版本可以直接通过扫码升级
• 继承操作需要等待2-3分钟处理时间
• 学生群体建议使用带有OTA在线升级功能的JX-A7T1版本

JX-A7T语音指令识别率低怎么办？¶

问题描述：

JX-A7T语音指令识别率低，部分指令（如'模式一'、'模式二'）需要多次尝试才能被识别，且特定指令识别困难。

解决方案：

1. 调整超时退出时间：

   • 将超时退出时间从6秒调整为30秒
   • 6秒时间过短，容易导致识别中断
   • 30秒给用户足够的语音输入时间

2. 优化识别参数配置：

   • 特定命令词阈值不要设置过高（建议0.2或更低）
   • 阈值越大误识别率越高，但过小会影响灵敏度
   • 移除或降低特定命令词阈值设置

3. 命令词优化建议：

   • 使用4个字的命令词，识别率更高
   • 避免使用只有一字之差的命令词（如"模式一"和"模式二"）
   • 推荐使用差异更大的词组，如"第一模式"、"第二模式"

4. 数字和英文指令处理：

   • 数字指令（如"旋转一百八十"）建议改为"一百八十度"
   • 纯数字识别率较低，需要配合单位词
   • 复杂指令可拆分为多个简单指令

注意事项：

• 命令词之间的差异越大越容易识别
• 台湾口音可能与大陆普通话模型存在差异
• 建议使用常见、标准的普通话发音
• 识别率与发音标准度密切相关，必要时更换为更通用的命令词

语音指令识别准确率与唤醒灵敏度如何平衡？¶

问题描述：

在使用语音识别功能时，发现部分语音指令识别准确率低，且对唤醒灵敏度设置与识别准确率之间的关系存在疑问。

解决方案：

1. 唤醒灵敏度设置原理：

   • 灵敏度设置越高，识别越敏感，但误识别率也会增高
   • 灵敏度设置越低，误识别率降低，但可能影响正常识别
   • 建议设置为"中"灵敏度，平衡识别率和误触发

2. 识别准确率优化：

   • 使用标准普通话发音，避免地方口音
   • 选择4-5字的命令词，识别率更高
   • 避免使用发音相似的命令词

3. 环境因素影响：

   • 安静环境可适当提高灵敏度
   • 嘈杂环境应降低灵敏度，减少误识别
   • 确保麦克风朝向用户，距离适中

注意事项：

• 唤醒灵敏度不是识别准确率的唯一影响因素
• 命令词的设计和发音标准度更重要
• 建议先在默认设置下测试，再根据实际情况调整
• 高灵敏度设置可能导致日常对话误触发唤醒

如何优化识别率低的语音指令命名？¶

问题描述：

希望为语音指令系统中识别率较低的两个指令（'手搖追縱'和'手繪追縱'）找到更稳定、识别度更高的命名方案，并寻求在大陆地区更通用的表达方式。

解决方案：

1. 命令词优化原则：

   • 选择4-5字的标准命令词
   • 使用常见、通用的表达方式
   • 避免生僻字和台湾用语

2. 推荐替换方案：

   • "手搖追縱" → "打开摄像"
   • "手繪追縱" → "跟踪拍摄"
   • "模式一" → "第一模式"
   • "模式二" → "第二模式"

3. 高识别率命令词示例：

   • "打开灯光"、"关闭灯光"
   • "打开红灯"、"打开绿灯"
   • "增大音量"、"减小音量"
   • "旋转九十度"、"旋转一百八十度"

4. 数字指令处理：

   • 纯数字识别率低，需配合单位
   • "270" → "二百七十度"
   • "180" → "一百八十度"

注意事项：

• 命令词需要在智能公元平台配置生效
• 建议使用标准普通话发音测试
• 避免使用只有一字之差的相似命令
• 识别率与发音标准度密切相关

如何定制俄语等小语种语音指令？¶

问题描述：

需要为语音模块定制俄语等小语种语音指令，了解定制流程、价格和相关要求。

解决方案：

1. 语料提供要求

每个语音词条需要提供以下录音：

• 录音数量：每个唤醒词、命令词提供4至10条录音
• 性别比例：不同男女录音比例各一半为佳，提升识别适应性
• 音频格式：.wav格式（16.0KHz，16位，1声道）
• 录音质量：声音平稳，语速正常，不要刻意太慢或太快

2. 词条设计建议

• 音节要求：命令词建议至少4个音节，唤醒词必须保证至少4个音节
• 发音差异：选择发音有明显差异的词条，避免发音相近的词语
• 声音质量：声音干净，底噪和背景声小或无
• 录音环境：最好有男有女，适应会更好

3. 定制流程

• 语料评估：根据提供的俄语等小语种语料进行评估
• 固件制作：在智能公元平台做好CI系列模块的固件
• 逻辑测试：测试逻辑无误后提供JSON配置文件
• 回复语音：产品中使用的小语种回复语也需要通过录制音频

4. 功能限制说明

• 语音聊天：暂不支持自然语言对话功能
• 离线识别：仅支持固定指令词的离线识别
• 在线功能：如需自然语言交互，可考虑JX-A7T等支持大模型的模块

注意事项：

• 定制费用根据具体语料量和难度评估
• 录音质量直接影响最终识别效果
• 建议先提供少量语料进行测试验证
• 小语种定制周期相对较长，需提前规划

JX-A7T如何实现语音指令中的变量识别？¶

问题描述：

需要在离线语音识别模块中实现对包含变量（如时间）的命令词进行识别，并获取其中的参数值。例如"设置时间5点10分"，需要能够提取出"5"和"10"这两个数值。

解决方案：

1. 功能说明

• JX-A7T是在线模块，支持智能体变量识别
• 可以通过智能体从语音指令中提取参数
• 提取的参数可通过串口发送给主控

2. 实现方式

• 配置智能体识别时间指令
• 智能体自动提取小时和分钟数值
• 通过串口输出提取的参数数据
• 主控接收参数后执行相应操作

3. 示例应用

指令："设置时间5点10分" - 智能体提取：小时=5，分钟=10 - 串口输出：5,10（或自定义格式） - 主控解析并设置定时器

4. 技术特点

• 支持蓝牙和WiFi双模通信
• 需要网络连接支持在线识别功能
• 支持二次开发，可自定义智能体
• 提供完整的开发文档和示例

注意事项：

• 离线模块（如CI-03T）不支持变量识别
• 变量识别功能需要定制开发智能体
• 开发资料可通过智能公元平台获取
• 量产前建议充分测试识别准确率

语音离线命令测试失败怎么办？¶

问题描述：

进行语音离线命令测试时，发现指令识别不准确或无法识别，需要排查原因。

解决方案：

1. 测试环境检查

• 环境要求：确保在安静环境下测试
• 距离控制：测试时距离麦克风20-50cm
• 发音标准：使用标准普通话，语速适中
• 设备状态：确认设备已唤醒并处于待命状态

2. 常见识别问题

• 发音偏差：

  • 调整发音，保持与词条录制一致
  • 避免地方口音或方言
  • 重要命令词可多次尝试

• 环境干扰：

  • 远离噪声源（空调、电视等）
  • 关闭门窗减少回声
  • 避免多人同时说话

• 词条设置：

  • 检查词条是否正确录入
  • 确认识别阈值设置合理
  • 优化词条内容避免歧义

3. 测试方法

• 逐步测试：

  1. 先测试唤醒词识别
  2. 逐个测试每条命令
  3. 记录失败和成功的命令

• 批量验证：

  • 每条命令测试5-10次
  • 统计识别准确率
  • 找出经常失败的命令

4. 问题处理

• 硬件检查：

  • 确认麦克风连接正常
  • 检查音频电路无故障
  • 验证固件版本最新

• 软件优化：

  • 调整识别参数
  • 增加同义词词条
  • 优化命令词设计

注意事项：

• 识别准确率受多种因素影响
• 建议在不同环境下反复测试
• 重要应用场景需要进行压力测试
• 持续问题建议联系技术支持

语音识别能否识别动态数值？¶

问题描述：

希望实现语音指令中识别不固定数值（如"加气到2.3"、"调到50"），询问是否支持从自然语言中提取动态数值。

解决方案：

目前离线语音模块无法识别不固定的数值，只能识别预置的固定命令词。这是由于语音识别系统基于固定词条匹配，无法实现变量提取功能。

替代方案：

1. 预设常用数值

   • 将常用数值作为固定命令词设置
   • 如："加气到2.0"、"加气到2.5"、"加气到3.0"、"调到50"、"调到60"
   • 用户选择最接近的预设值

2. 分段控制

   • 使用增加/减少指令进行微调
   • 如："加气0.1"、"减气0.1"、"声音大一点"、"声音小一点"
   • 累计调整到目标值

3. 范围分级控制

   • 将连续值分为几个档位
   • 如："气压低"、"气压中"、"气压高"或"1档"、"2档"、"3档"

技术原理说明：

• 语音识别基于声学特征匹配，无法实现语义理解
• 提取数字需要自然语言处理（NLP）能力
• 数字误识别率较高，需要更复杂的算法支持

注意事项：

• 动态数值识别会增加误识别率，影响用户体验
• 数字识别技术需要较长的研发周期和高成本
• 如需要动态数值功能，可考虑使用带大模型的在线语音方案（如JX-A7T）
• 对于汽车充气设备等应用，建议使用预设值+微调的组合方案
• 控制板需要配合语音模块的指令格式进行相应修改