エッジでのより良いオーディオ処理
エッジでのオーディオ処理は、ユーザーが（主に）パーソナルデバイスや家電製品用の音声ベースのインターフェイスを採用しているため、特にホットなトピックとして浮上しています。 「大部分」の修飾子は、応答の待ち時間と全体的な機能機能に関する特定の懸念、およびパブリッククラウドに到達する個人的な会話に関するより広範なプライバシーの懸念から生じます。開発者が、Tensilicaベースのプロセッサコアのペアを統合するKnowles IA8201デバイスなど、より多くのソリューションを手に入れているのは当然のことです。1つは高性能コンピューティングと機械学習の推論用で、もう1つは超低電力の常時接続オーディオ用です。 -信号処理。
同様のオーディオ処理コアをArmCortex-M4プロセッサと組み合わせたKnowlesの以前のIASonicIA8508とは異なり、IA8201は、音声起動アプリケーションを特徴とする設計で専用のコンパニオンプロセッサとして機能するように特別に設計されています（以下を参照）。
いずれかの画像をクリックすると拡大版が表示されます
KnowlesのIASonicプロセッサには、新しいIA8201コンパニオンオーディオプロセッサ（左）と以前のIA8508オーディオアプリケーションプロセッサ（右）が含まれます。 （出典：Knowles）
KnowlesがIA8201で具体的に対処しようとしたユースケースのいくつかには、マルチマイク処理と機械学習推論が含まれます。
マイク技術の専門知識と歴史により、同社は音声起動製品の音声認識の精度を高めるために一般的に使用される種類のマルチマイク構成に精通しています。 Knowlesによると、マイクを追加すると、チャネルの分離が指数関数的に難しくなり、より汎用的なプロセッサに基づくデバイスの設計に大きな課題が生じます。対照的に、これらの処理負荷を処理するIA8201の機能により、開発者はデバイスを使用して、以前のアプローチの10〜100倍の効率を実現するマルチマイク設計を作成できます。
同様に、機械学習の推論に関連する処理負荷により、音声起動システムの機能が制限され、応答時間とプライバシーの脆弱性が増加したクラウドベースのリソースを使用する必要があります。
その結果、同僚のMax Maxfieldが言うように、「…ホストプロセッサが提供する以上の新しいオーディオユースケースを可能にします。」
Knowlesのマイクの歴史とその新しいIA8201デバイスの詳細については、Maxの記事「エッジでのオーディオとAIのための次世代プロセッサ」をご覧ください。 「
モノのインターネットテクノロジー