近年来，语音识别技术不断迭代更新，人们的语音交互需求也逐渐增加。作为一种非常丰富的交互方式，语音识别能够实现人机交互的智能化和高效化，广泛应用于智能家居、汽车、医疗、金融等领域。而基于arm处理器的非特定人语音识别系统，成为了目前市场上热门的技术之一。
基于arm处理器的非特定人语音识别系统主要由三部分组成：前端语音处理、语音特征提取和后端语音识别。其中，前端语音处理主要负责对语音信号进行预处理，包括去噪、增强等；语音特征提取则是将预处理后的语音信号转化成对语音识别有较高识别能力的语音特征向量；后端语音识别则是将特征向量输入到训练好的语音识别模型中进行分类识别。
然而，语音识别由于其复杂性和计算量的大，现有处理设备体积较大，功耗较高，不适用于诸如智能穿戴等轻便设备上。为此，基于arm处理器的非特定人语音识别系统应运而生。该技术以arm处理器为计算核心，利用其小巧、省电的优势，使得相比传统处理器，可以大大减少功耗和体积，使得语音识别设备可以应用于智能穿戴等轻便设备上。
同时，基于arm处理器的非特定人语音识别系统还具备较强的自适应性。由于一个人的语音具有明显的个性化，基于arm处理器的非特定人语音识别系统能够通过自动学习用户的语音特征，不断提高语音识别的准确度。因此，该技术不仅能够应用于智能音箱、手机等大众设备，还能够应用于医疗、保险等领域，实现更加精准的语音识别。
总之，基于arm处理器的非特定人语音识别系统是目前市场上的一个热门技术，既能够减少功耗和体积，又能够提高语音识别的准确度和自适应性。通过不断应用于不同的领域，该技术必将助推智能化时代的到来。