CEVA宣布其CEVA-BX DSP內(nèi)核與瞄準(zhǔn)會話型人工智能(AI)和情境感知應(yīng)用的WhisPro™語音識別軟件現(xiàn)在支持TensorFlow Lite for Microcontrollers，后者是一款可量產(chǎn)的跨平臺框架，用于在邊緣設(shè)備中的低功耗處理器上部署微型機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用。
微型機(jī)器學(xué)習(xí)將AI的功能帶到了極低功耗、始終開啟的電池供電物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設(shè)備上，可以在音頻、語音、圖像和運(yùn)動等領(lǐng)域于設(shè)備上進(jìn)行傳感器數(shù)據(jù)分析。CEVA在邊緣應(yīng)用中采用整體式AI方法，確保使用TensorFlow Lite for Microcontrollers的客戶能夠利用統(tǒng)一的處理器架構(gòu)來運(yùn)行這個框架和相關(guān)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作負(fù)載，以構(gòu)建智能連接產(chǎn)品。CEVA的WhisPro語音識別軟件和定制命令模型與TensorFlow Lite框架集成，進(jìn)一步加快了小型語音助理和其他語音控制物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的開發(fā)工作。 谷歌TensorFlow技術(shù)負(fù)責(zé)人Pete Warden表示：“CEVA一直處于嵌入式系統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理應(yīng)用的最前沿，并且了解未來機(jī)器學(xué)習(xí)將向微型發(fā)展，進(jìn)入功耗和成本均受到極大限制的設(shè)備。CEVA持續(xù)投資開發(fā)支持TensorFlow模型的功能強(qiáng)大的框架、工具和軟件，從而提供突出的產(chǎn)品來支持新一代智能嵌入式設(shè)備發(fā)揮AI功能。” CEVA首席技術(shù)官Erez Bar-Niv表示：“業(yè)界對于利用設(shè)備上AI來增強(qiáng)情境感知的需求不斷增長，對話式AI工作負(fù)載也不斷增長，給智能設(shè)備的成本、性能和能效帶來了新的挑戰(zhàn)。TensorFlow Lite for Microcontrollers通過提供精簡框架來在資源受限的處理器上部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型，極大地簡化了這些設(shè)備的開發(fā)。我們針對CEVA-BX DSP和WhisPro語音識別模型對TensorFlow Lite框架進(jìn)行了全面優(yōu)化，能幫助減低SoC企業(yè)和OEM廠商為其設(shè)備增添智能傳感功能的進(jìn)入門檻。” CEVA-BX DSP系列是高級可編程混合DSP/控制器，可為各種實時應(yīng)用的信號處理和控制工作負(fù)載提供高效率運(yùn)作。它使用11級流水線和5路VLIW微體系結(jié)構(gòu)，通過雙標(biāo)量計算引擎并行處理、加載/存儲和過程控制，達(dá)到5.5 4CoreMark/MHz性能，非常適合實時信號控制應(yīng)用。其SIMD指令支持使其成為各種信號處理應(yīng)用的理想選擇，并且其雙精度浮點(diǎn)單元可以高效處理情境感知和寬動態(tài)范圍的傳感器融合算法。除了進(jìn)行實時AI推理外， CEVA-BX DSP系列還可幫助同時處理前端語音、傳感器融合、音頻處理和普通DSP工作負(fù)載。這可讓客戶和算法開發(fā)人員利用CEVA廣泛的音頻、語音和語音機(jī)器學(xué)習(xí)軟件和程序庫來加速其產(chǎn)品設(shè)計開發(fā)。如要了解更多信息，請訪問公司網(wǎng)頁https://www.ceva-dsp.com/product/ceva-bx2-sound/ 。 |
