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近期Silicon Labs（亦稱“芯科科技”）很高興地宣布與SensoryInc.公司建立合作伙伴關系，以擴展我們的機器學習（ML）開發(fā)能力。Sensory是喚醒詞檢測和命令或連續(xù)語音識別領域的市場領軍企業(yè)，已在超過 30 億臺設備上提供了機器學習的功能。通過這一全新的合作伙伴關系，Sensory已做好準備，將在Silicon Labs專注于機器學習的強大無線SoC上進行部署。

具體而言，您可在 EFR32第一代和第二代無線SoC平臺上開始使用Sensory的產品，其中包括我們最新發(fā)布支持Matter標準并內置ML硬件加速器的EFR32MG24(MG24)。MG24可以從主要的Arm Cortex MCU內核卸載機器學習任務到專門的加速器上，從而將這些機器學習操作的性能提高8倍，將能耗降低6倍。點擊文末的閱讀原文按鈕或訪問下方鏈接獲取完整的博客內容：https://cn.silabs.com/blog/expanding-our-ai-capabilities-with-sensory-inc

為您提供物聯網開發(fā)過程中各個階段的機器學習設計支持 Silicon Labs專注于打造互聯設備，改變人們與環(huán)境互動的方式，無論是家居還是工商業(yè)領域。更令人興奮的一大新興趨勢是，在嵌入式設備和邊緣注入ML，可有助于擴展此類互動。機器學習不僅完善了喚醒詞檢測或玻璃破碎檢測等現有用例，還可根據聲音（而非移動）實現建筑占用率檢測等全新用例（我們都經歷過這樣的情況：運動檢測器未捕捉到手指在鍵盤上的細微移動；您還在辦公室時燈就已關閉）。我們認識到，每個開發(fā)者可能正處在ML之旅的不同階段。因此，Silicon Labs創(chuàng)建了簡單的類別，可根據相應的ML專業(yè)知識水平提供合適的解決方案：ML專家、ML探索者和 ML解決方案。

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專家：ML專家是擁有豐富ML項目工作經驗、熟悉TensorFlow和Python的人員。這些開發(fā)人員了解如何預處理原始數據并衰減關鍵元素，知道如何創(chuàng)建適當的卷積計算網絡，以及如何解釋從推理得來的隨機信息的恒定輸出。
探索者：ML探索者是熟悉ML概念、經驗豐富的嵌入式開發(fā)人員，但可能第一次處理ML項目，或者正在探索ML如何幫助其產品脫穎而出。該級別的開發(fā)人員對提供端到端工作流程覆蓋的工具感興趣，或者更喜歡基于 GUI 的工具而不是基于代碼的解決方案。
解決方案：對該級別開發(fā)人員的ML應用經驗要求很低，他們需要尋找專注于其特定用例的解決方案，以便集成到當前應用中。對此級別提供的工具將側重于將ML作為方法，但不需要任何ML經驗。

攜手 Sensory擴展物聯網設備ML解決方案

隨著Silicon Labs與Sensory建立合作伙伴關系，將可在MG24系列無線SoC內置AI/ML硬件處理器的領先基礎上，進一步擴展我們對機器學習的技術支持和應用開發(fā)能力。

Sensory首席執(zhí)行官Todd Mozer表示：“Silicon Labs 非常重視 Zigbee 等多種協議的低功耗、無線連接性，這對于擴大Sensory用戶群的機器學習覆蓋范圍是一大有益的補充。”SiliconLabs 攜手Sensory為低功耗無線應用開辟了新市場。Sensory的產品非常適合那些無需定制AI/ML應用程序，而是準備從Sensory預先封裝、完整成熟的代碼集中進行選擇的人員。

如果您感興趣，可查看GitHub上的示例代碼，這個小演示旨在展示如何在邊緣使用喚醒詞檢測：https://github.com/SiliconLabs/machine_learning_applications/tree/main/voice/sensory_wakeupword此外，Silicon Labs 還將Sensory和其他有影響力的機器學習組織加入了tinyML基金會。通過加入該社區(qū)，Silicon Labs將加強該基金會在促進嵌入式設備上采用和使用更多tinyML應用程序方面所做的工作，分享知識，指導用戶和市場，探索可利用tinyML技術解決的新用例和問題，并由此增加市場采用率。

開始使用Sensory和Silicon Labs攜手打造的物聯網機器學習

如上所述，使用GitHub上的示例代碼即可立即開始使用 Sensory 的產品。Sensory 還參加了我們近期舉辦的 WorksWith 2022 開發(fā)人員大會。您可使用 Sensory 點播功能觀看培訓，獲得更多的實操經驗。

AI/ML 物聯網開發(fā)培訓：https://cn.silabs.com/support/training/ai-ml-iot-development-training-works-with-2022您還可在 Silicon Labs在線社區(qū)上閱讀Silicon Labs發(fā)表的技術操作指南－Use your own Wake Word in this ML example by just Typing theWake Word：https://community.silabs.com/s/share/a5U8Y0000002LsIUAU/use-your-own-wake-word-in-this-ml-example-by-typing-the-wake-word，以查看Silicon Labs與Sensory合作內容的更多示例。您也可以掃描以下二維碼，關注Silicon Labs的社交媒體平臺