Лучшая обработка звука на границе

Обработка звука на периферии стала особенно горячей темой, поскольку пользователи (в основном) приняли голосовые интерфейсы для персональных устройств и домашней электроники. Квалификатор «в основном» возникает из-за конкретных опасений по поводу задержки ответа и общих возможностей функций, а также из более широких соображений конфиденциальности при передаче личных разговоров в общедоступное облако. Неудивительно, что разработчики получают все больше решений, таких как устройство Knowles IA8201, которое объединяет пару процессорных ядер на базе Tensilica:одно для высокопроизводительных вычислений и логического вывода машинного обучения, а другое для постоянно включенного звука с очень низким энергопотреблением. -обработка сигналов.

В отличие от более ранней модели Knowles IASonic IA8508, которая сочетает в себе аналогичные ядра обработки звука с процессором Arm Cortex-M4, IA8201 специально разработан для использования в качестве специального сопутствующего процессора в проектах с голосовыми приложениями (см. Ниже).

щелкните любое изображение, чтобы увеличить его

Процессоры IASonic компании Knowles включают новый сопутствующий аудиопроцессор IA8201 (слева) и более ранний процессор аудиоприложений IA8508 (справа). (Источник:Ноулз)

Некоторые из вариантов использования, которые Ноулз стремился решить с помощью IA8201, включают обработку нескольких микрофонов и логический вывод машинного обучения.

Обладая опытом и историей в области микрофонных технологий, компания хорошо знакома с типами конфигураций с несколькими микрофонами, которые обычно используются для повышения точности распознавания речи в продуктах, активируемых голосом. По словам Ноулза, добавление микрофонов значительно усложняет разделение каналов, что приводит к серьезным проблемам при разработке устройств на базе процессоров общего назначения. Напротив, способность IA8201 справляться с такой нагрузкой обработки позволяет разработчикам использовать устройство для создания конструкций с несколькими микрофонами, которые достигают 10–100-кратной эффективности по сравнению с более ранними подходами.

Точно так же нагрузки обработки, связанные с логическим выводом машинного обучения, ограничивают возможности голосовых систем, требуя использования облачных ресурсов с увеличенным временем отклика и уязвимостями конфиденциальности.

В результате, как говорит наш коллега Макс Максфилд, «… открываются новые варианты использования звука, выходящие за рамки того, что предоставляет хост-процессор».

Чтобы узнать больше об истории микрофона Knowles и его новом устройстве IA8201, ознакомьтесь со статьей Макса:« Процессор нового поколения для аудио и искусственного интеллекта на периферии». «