当谈到单片机语音芯片支持的声音识别算法时，有几种常见的算法，可以帮助实现准确的语音识别。以下是一些常见的声音识别算法：

1. 高斯混合模型：GMM是一种参数化的概率模型，用于对声音信号进行建模。它假设声音信号由多个高斯分布组成的混合概率分布所生成。该算法通过训练GMM模型的参数，并使用最大似然估计方法来识别和分类声音信号。

2. 隐马尔可夫模型：HMM是一个统计模型，用于对时序数据进行建模。在语音识别中，声音信号可以被视为是一个时间序列的状态序列，HMM能够对每个时间点的状态进行建模，并根据观察到的声音信号序列来推断最可能的状态序列。该算法通过训练HMM模型的转移概率和观测概率，并使用Viterbi算法来进行解码和识别。

3. 深度神经网络：DNN是一种基于多层神经网络的机器学习模型，可以用于学习输入和输出之间的复杂非线性映射关系。在声音识别中，DNN可以通过训练大量的声音数据样本，学习到声音信号的特征表示。该算法常与GMM或HMM相结合，形成的模型被称为深度神经网络隐马尔可夫模型。

4. 循环神经网络：RNN是一种具有反馈连接的神经网络，可以处理序列数据。在声音识别中，RNN可以考虑上下文信息，并利用其内部的状态来捕捉长期依赖关系。Long Short-Term Memory（LSTM）和Gated Recurrent Unit（GRU）是常用的RNN变体，它们能够适应更长序列的建模。

5. 卷积神经网络：CNN是一种专门用于处理图像和空间数据的神经网络。在声音识别中，将声音信号视为时频图像，CNN可以提取图像的局部特征，并进行分类和识别。该算法通常与其他方法如DNN或HMM相结合使用。

这些声音识别算法提供了从传统的统计模型到深度学习模型的各种选择。在实际应用中，也可以使用集成多种算法的方法，以提高声音识别的准确性和鲁棒性。同时，对于单片机语音芯片，也需要考虑硬件资源和计算能力等因素，选择适合的算法和模型。