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乐鑫科技 AI 试验室自主研发的声学材料

乐鑫科技 AI 试验室自主研发的声学材料前面 (Audio Front-End, AFE) 优化算法已根据amazon Alexa 内嵌机器设备的 Software Audio Front-End 验证。一直以来,乐鑫不但专注于为 AIoT 行业打造出领跑的无线网络连接计划方案,并已向给予性能卓越的边沿深度学习迈开了牢靠的一步。

乐鑫 AFE 优化算法可根据集成化了 AI 和 DSP 加快的 ESP32-S3 SoC 开展声学材料前面解决,使客户得到高品质且平稳的声频数据信息,为搭建智能语音系统和 Alexa 内嵌机器设备给予了一个特性非凡且性价比高的解决方法。乐鑫事后发布的别的集成化 AI 和 DSP 加快的 SoC 也将为 AFE 优化算法给予硬件配置适用。

视频语音操作界面 (VUI, Voice-User Interface) 做为一种人和智能产品互动的当然方式,在 AIoT 行业获得了快速的发展趋势和普及化,也随着提高了客户对其特性的大量希望。现阶段,智能语音系统机器设备必须在远场噪音自然环境中,乃至在播放声频的与此同时,仍能完成精确的语音唤醒和鉴别。乐鑫的人工智能技术试验室产品研发了一套用以处理这种要求的优化算法架构,包含多路声学材料回声消除 (AEC, Acoustic Echo Cancelation)、盲源分离 (BSS, Blind Source Separation)、视频语音主题活动检验和噪音抑止 (NS, Noise Suppression)。优化算法在2个话筒间隔仅有 2 cm 时也可以稳定工作。他们先向视频语音操作界面给予过虑后的模拟信号,随后根据离/线上的方法对声频开展合理解决。

乐鑫 AFE 优化算法根据 ESP32-S3 的 AI 和 DSP 网络加速器开展了提升,仅耗费 12-20% CPU 室内空间和 460 KB 储存空间(220 KB 运行内存和 240 KB 外界储存),可以为运作在同一 SoC 上的别的应用软件保存充裕的資源室内空间。

乐鑫为顾客商品给予声学装修适用,进而协助顾客更致力于造就商品的核心理念。您能够 在 GitHub 上掌握大量有关乐鑫 AFE 优化算法的信息内容。假如您有一切难题或提议,请联络乐鑫的顾客适用精英团队,大家将尽心尽意为你服务。

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