常见的语音芯片中融合了多种人工智能（AI）技术元素，这些技术使得语音芯片能够实现语音识别、语音合成、语音处理等功能。以下是常见语音芯片中的人工智能技术元素：

1. 语音识别技术：语音识别是语音芯片中最为核心的人工智能技术之一。通过使用深度学习、机器学习以及自然语言处理等技术，语音芯片能够实现对用户语音输入的实时识别，将音频信号转换为可理解的文字信息。这项技术包括声学模型用于识别声音和语言的特征，语言模型用于理解识别后的文字信息，以及实时的噪声抑制和环境感知，以提高识别的准确性和鲁棒性。

2. 语音合成技术：语音合成技术是语音芯片中的另一个重要人工智能技术元素。这项技术包括文本到语音（TTS）技术，能够将文字信息转换为自然流畅的语音信息。通过使用深度学习模型、情感合成、语音合成器等技术，语音芯片能够实现自然、生动的语音合成功能，提供更加智能化的语音交互体验。

3. 声学模型与深度学习：语音芯片中的声学模型是语音识别和语音合成中的关键技术元素。声学模型使用深度学习技术，包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、转录形状转换网络（Transducer）等模型，用于建模声学特征，从而实现对语音信号的准确分析和处理。

4. 自然语言处理（NLP）：在语音芯片中，NLP 技术用于对识别后的文字信息进行理解和处理。这项技术包括分词、词性标注、语法分析、语义理解等多个环节，能够分析和理解用户的自然语言输入，支持更加准确和智能的语音交互体验。

5. 情感识别与情感合成：近年来，语音芯片中开始融入情感识别与情感合成技术。这些技术能够帮助语音芯片分辨出用户语音中的情感色彩，包括欢乐、沮丧、愤怒等，同时还能够根据识别的情感，进行智能化的语音合成和交互，从而提升用户情感体验。

6. 卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）：常见的语音芯片中也融入了卷积神经网络与循环神经网络，这些深度学习模型用于处理音频信号和语音数据，实现特征提取、语音识别、声学建模等关键环节，从而提高语音识别的准确性和鲁棒性。

7. 端到端学习技术：某些先进的语音芯片还使用端到端学习技术，这种技术能够直接从原始音频数据中学习并提取高级的音频特征，同时实现端到端的语音识别与合成过程，简化了模型的设计和开发流程。