在設(shè)計(jì)智能音箱和其他語(yǔ)音功能的設(shè)備，例如可穿戴設(shè)備、可聽(tīng)覺(jué)設(shè)備時(shí)，開(kāi)發(fā)者面臨的首要挑戰(zhàn)是如何讓麥克風(fēng)準(zhǔn)確有效地檢測(cè) “Alexa ”和 “Hey Google ”等喚醒詞，以便在云端處理。

當(dāng)DSP Group推出支持語(yǔ)音的語(yǔ)音系統(tǒng)級(jí)芯片（SoC）DBM10時(shí)，EDN向該公司SmartVoice芯片的產(chǎn)品經(jīng)理Yosi Brosh提出了這個(gè)問(wèn)題。這款基于DSP和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）加速器的雙核SoC，針對(duì)電池設(shè)備中的語(yǔ)音和傳感器處理進(jìn)行了優(yōu)化，如可聽(tīng)、可穿戴設(shè)備、真正的無(wú)線立體聲（TWS）耳機(jī)和智能家居遙控器等。

上圖：用于語(yǔ)音智能產(chǎn)品的DBM10芯片宣稱的采用平臺(tái)方式，具有全面的軟件框架支持。

Brosh表示，像亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)（AWS）這樣的云平臺(tái)對(duì)在芯片上配置寄存器不感興趣。相反，這些云服務(wù)關(guān)注的是語(yǔ)音算法如何高效檢測(cè)喚醒詞。Brosh說(shuō)“他們希望算法能夠檢測(cè)到喚醒詞，而不需要工程師花費(fèi)大量時(shí)間研究和配置芯片上的寄存器?！?/p>

因此，DSP Group開(kāi)發(fā)了一個(gè)API，使語(yǔ)音檢測(cè)算法很容易集成到云服務(wù)中。他補(bǔ)充道；“在某種程度上，云服務(wù)提供商的語(yǔ)音算法成為芯片的黑匣子。”

通常的做法是，設(shè)備制造商發(fā)布帶有麥克風(fēng)設(shè)置的軟件代碼，并告訴算法提供商如何在麥克風(fēng)驅(qū)動(dòng)中集成算法。以DSP Group的DBM10芯片為例，它使用語(yǔ)音固件采集音頻，使語(yǔ)音采集算法的集成變得高效簡(jiǎn)單。

DSP Group一直在與十幾家云公司密切合作，其中包括阿里巴巴、亞馬遜、百度、谷歌和三星，同時(shí)在其芯片上移植他們的語(yǔ)音算法。據(jù)Brosh介紹，該公司在某些情況下還提供一套完整的軟件。

該芯片能夠?yàn)橄到y(tǒng)設(shè)計(jì)人員提供簡(jiǎn)單的部署路徑，Brosh表示，公司對(duì)運(yùn)行在DBM10語(yǔ)音接口芯片上軟件的支持一直提供到生產(chǎn)層面，“系統(tǒng)工程師不需要編寫(xiě)一行代碼”。

這就是為什么DSP Group稱其DBM10芯片為完整解決方案的原因。該SoC通過(guò)通用DSP和名為nNetLite的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器對(duì)音頻算法以及傳感AI算法進(jìn)行了優(yōu)化。除此以外DSP Group還提供運(yùn)行在Wi-Fi芯片上用于與DBM10芯片進(jìn)行通信的額外驅(qū)動(dòng)程序。

SoC還具有跨平臺(tái)的工具鏈，支持所有常用的人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）框架，以簡(jiǎn)化算法部署。工程師們可以開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練和測(cè)試算法，然后將算法以標(biāo)準(zhǔn)格式保存，工具鏈會(huì)將其提取并創(chuàng)建一個(gè)圖像，下載到SoC中。

上圖：nNetLite編譯器可以快速優(yōu)化、修剪和部署任何框架的AI/ML模型到DBM10 SoC。

該SoC的外形尺寸很小，只有4平方毫米，可以進(jìn)入像智能手表這樣的極小設(shè)備。同樣，在SoC的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)nNetLite引擎上運(yùn)行的始終處于開(kāi)啟狀態(tài)的wake word算法只消耗幾微瓦的電能。
編輯：lyn