Промышленное производство
Промышленный Интернет вещей | Промышленные материалы | Техническое обслуживание и ремонт оборудования | Промышленное программирование |
home  MfgRobots >> Промышленное производство >  >> Industrial Internet of Things >> Интернет вещей

Улучшенная пограничная аудио-обработка для голосовых устройств

Edge-аудио — критический фокус

Пограничная аудио-обработка стала критическим фокусом по мере пролиферации голосовых интерфейсов по потребительским устройствам и системам умного дома. Пока большинство пользователей принимают голосовое управление, они остаются осторожными по поводу задержки, ограниченной функциональности и рисков приватности, связанных с отправкой разговоров в облако. Для адресации этих тревог производители обращаются к решениям вроде Knowles IA8201, компаньон-процессора, объединяющего два Tensilica ядра — одно оптимизировано для высокопроизводительных вычислений и ML-инференса, другое для низкопотребляющего always-on аудио-обработки.

В отличие от предшественника, IASonic IA8508 — который парил свои аудио-ядра с ARM Cortex-M4 — IA8201 целенаправленно построен как компаньон-процессор для голосово-активированных систем.

click either image for larger version
Улучшенная пограничная аудио-обработка для голосовых устройств Улучшенная пограничная аудио-обработка для голосовых устройств
Knowles IASonic процессоры включают новый IA8201 компаньон-аудио процессор (слева) и более ранний IA8508 аудио-прикладной процессор (справа). (Источник: Knowles)

Ключевые сценарии использования IA8201

Knowles таргетировала два ключевых сценария для IA8201: многомикрофонная обработка сигналов и on-device машинное обучение инференс.

Используя десятилетия экспертизы микрофонов, Knowles знает, что добавление микрофонов — в то время как бустит точность распознавания речи — драматически усложняет разделение каналов и нагружает общегоназначенные процессоры. Выделенный аудио-двигатель IA8201 облегчает эти bottlenecks, позволяя разработчикам строить многомикрофонные массивы с 10-100× эффективностью ранних решений.

Также вычислительные требования ML-инференса констринтили голосово-активированные системы, толкая их к облачным ресурсам, вводящим задержку и проблемы приватности.

Как отмечает Макс Максфилд, IA8201 «позволяет новые аудио use cases за пределами того, что может доставить хост-процессор».

Чтобы узнать больше об аудио-наследии Knowles и IA8201, прочитайте статью Макса Максфилда «Next-Gen Processor for Audio and AI at the Edge».

Интернет вещей

  1. Революция IoT Edge с сетями на основе намерений (Intent-Based Networking)
  2. Периферийные вычисления: Архитектура, движущая интеллектуальными сетями завтрашнего дня
  3. Углубление понимания Интернета вещей: использование визуализации данных и графовых баз данных
  4. Edge Cloud Computing: необходимый бэкбон для быстрого роста IoT
  5. Периферийные вычисления: новое сердцебение эпохи облака
  6. Почему открытый исходный код движет инновациями на периферии — важная электронная книга
  7. Инновации на колесах: как периферийные вычисления трансформируют автопром
  8. Трансформация вычислений: влияние технологии интеллектуальной периферии
  9. 6 типов организаций, движущих революцию периферийных вычислений
  10. Как IoT и периферийные вычисления дополняют друг друга