Mejor procesamiento de audio en el borde

El procesamiento de audio en el borde se ha convertido en un tema particularmente candente, ya que los usuarios han adoptado (en gran medida) interfaces basadas en voz para dispositivos personales y electrónicos domésticos. El calificativo de "en gran parte" surge de preocupaciones específicas sobre la latencia de respuesta y las capacidades generales de las funciones, así como de preocupaciones de privacidad más amplias sobre las conversaciones personales que llegan a la nube pública. No sorprende que los desarrolladores estén obteniendo más soluciones como el dispositivo Knowles IA8201, que integra un par de núcleos de procesador basados ​​en Tensilica:uno para computación de alto rendimiento e inferencia de aprendizaje automático y otro para audio siempre activo de muy baja potencia. -procesamiento de la señal.

A diferencia del IASonic IA8508 anterior de Knowles, que combina núcleos de procesamiento de audio similares con un procesador Arm Cortex-M4, el IA8201 está diseñado específicamente para servir como un procesador complementario dedicado en diseños con aplicaciones activadas por voz (ver más abajo).

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Los procesadores IASonic de Knowles incluyen el nuevo procesador de audio complementario IA8201 (izquierda) y el anterior procesador de aplicaciones de audio IA8508 (derecha). (Fuente:Knowles)

Algunos de los casos de uso que Knowles buscó abordar específicamente con el IA8201 incluyen el procesamiento de múltiples micrófonos y la inferencia de aprendizaje automático.

Con su experiencia e historial en la tecnología de micrófonos, la compañía está bien familiarizada con el tipo de configuraciones de múltiples micrófonos que se usan comúnmente para aumentar la precisión del reconocimiento de voz en productos activados por voz. Según Knowles, agregar micrófonos hace que la separación de canales sea exponencialmente más difícil, lo que genera desafíos significativos en el diseño de dispositivos basados ​​en procesadores de uso más general. En contraste, la capacidad del IA8201 para manejar esas cargas de procesamiento permite a los desarrolladores usar el dispositivo para crear diseños de múltiples micrófonos que logran una eficiencia de 10 a 100 veces mayor que los enfoques anteriores.

De manera similar, las cargas de procesamiento asociadas con la inferencia de aprendizaje automático han limitado las capacidades de los sistemas activados por voz, lo que requiere el uso de recursos basados ​​en la nube con mayor tiempo de respuesta y vulnerabilidades de privacidad.

El resultado, como dice nuestro colega Max Maxfield, "... permite nuevos casos de uso de audio más allá de lo que proporciona el procesador host".

Para obtener más información sobre el historial de micrófonos de Knowles y su nuevo dispositivo IA8201, consulte el artículo de Max:“ Procesador de próxima generación para audio e inteligencia artificial en el borde. “