Melhor processamento de áudio no limite

O processamento de áudio de ponta emergiu como um tópico particularmente quente, já que os usuários (amplamente) adotaram interfaces baseadas em voz para dispositivos pessoais e eletrônicos domésticos. O qualificador “amplamente” surge de preocupações específicas sobre latência de resposta e recursos gerais de recursos, bem como preocupações mais amplas de privacidade sobre conversas pessoais que chegam à nuvem pública. Não é surpresa que os desenvolvedores estejam ganhando mais soluções, como o dispositivo Knowles IA8201, que integra um par de núcleos de processador baseados em Tensilica:um para computação de alto desempenho e inferência de aprendizado de máquina e outro para áudio sempre ligado de muito baixo consumo de energia -processamento de sinal.

Ao contrário do IASonic IA8508 anterior da Knowles, que combina núcleos de processamento de áudio semelhantes com um processador Arm Cortex-M4, o IA8201 foi projetado especificamente para servir como um processador complementar dedicado em designs com aplicativos ativados por voz (veja abaixo).

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Os processadores IASonic da Knowles incluem o novo processador de áudio complementar IA8201 (à esquerda) e o processador de aplicativo de áudio IA8508 anterior (à direita). (Fonte:Knowles)

Alguns dos casos de uso que a Knowles procurou abordar especificamente com o IA8201 incluem processamento de vários microfones e inferência de aprendizado de máquina.

Com sua experiência e história em tecnologia de microfone, a empresa está bem familiarizada com o tipo de configuração de multi-microfone comumente usado para aumentar a precisão do reconhecimento de voz em produtos ativados por voz. De acordo com Knowles, adicionar microfones torna a separação de canais exponencialmente mais difícil, levando a desafios significativos no projeto de dispositivos baseados em processadores de uso geral. Em contraste, a capacidade do IA8201 de lidar com essas cargas de processamento permite que os desenvolvedores usem o dispositivo para criar designs de multi-microfones que alcançam uma eficiência de 10-100x das abordagens anteriores.

Da mesma forma, as cargas de processamento associadas à inferência de aprendizado de máquina limitaram os recursos dos sistemas ativados por voz, exigindo o uso de recursos baseados em nuvem com maior tempo de resposta e vulnerabilidades de privacidade.

O resultado, como diz nosso colega Max Maxfield, “... possibilita novos casos de uso de áudio além do que o processador host oferece”.

Para mais informações sobre a história do microfone da Knowles e seu novo dispositivo IA8201, consulte o artigo de Max:“ Processador de última geração para áudio e IA no limite. “