DBM10 AI SoC оптимизирован для обработки голоса и датчиков, подходит для устройств с питанием от батареи


DSP Group анонсировала DBM10 — двухъядерный процессор с низким энергопотреблением, поддерживающий AI/ML. Процессор оснащен DSP (цифровым сигнальным процессором) и выделенным процессором nNetLite NN (Neural Network), который улучшает обработку голоса и датчиков и обеспечивает низкое энергопотребление при работе с нейронными сетями достаточного размера.

Основные характеристики процессора NN

  • Форм-фактор: ~ 4 мм2
  • Сверхнизкое энергопотребление при логическом выводе — ~ 500 мкВт (типичное) для голосовых алгоритмов NN
  • Использует модель обнаружения 30 слов Hello Edge на частоте 1 МГц (доступно 125 МГц)
  • Позволяет переносить большие модели (10 мегабайт) без значительной потери точности с помощью оптимизации и сжатия моделей.

DBM10 AI SoC использует сочетание параметров машинного обучения, голоса и датчиков. Это включает голосовой триггер (VT), голосовую аутентификацию (VA), голосовую команду (VC), шумоподавление (NR), акустическое эхоподавление (AEC), обнаружение звуковых событий (SED), обнаружение близости и жестов, обработку данных датчиков и выравнивание. DBM10 подходит для устройств с батарейным питанием, таких как смартфоны, планшеты и носимые устройства. Он даже подходит для беспроводных стереогарнитур (TWS) и устройств умного дома, таких как пульты дистанционного управления.

Особенности DBM10 AI SoC

  • Два последовательных интерфейса: SPI и I2C
  • Аудио интерфейс TDM и PDM
  • UART для последовательной связи
  • GPIO для микроконтроллеров и периферийных устройств
  • 32-битный таймер и сторожевой таймер
  • Маломощные АЦП для аналоговых микрофонов
  • Порт JTAG для отладки
  • 48-контактный корпус Quad Flat без выводов

Программный фреймворк DBM10 AI SoC

DSP Group предоставляет программную среду с операционной системой реального времени. У него есть внутренний хост для связи с внешним главным процессором, работающим в ОС Linux. DBM10 AI SoC также имеет драйверы для периферийных устройств процессора и интерфейса Android/Linux. SoC также имеет возможность автономного ведущего или ведомого режима с возможностью внешнего ведущего режима.

Архитектура DBM10 AI SoC предлагает «полную гибкость разделения инновационных алгоритмов между процессором DSP и NN». Он также позволяет интегрировать голосовые и сенсорные алгоритмы, такие как «шумоподавление, AEC, обнаружение слова пробуждения, обнаружение голосовой активности и другие модели машинного обучения».

Мы также увидели экономичный процессор LG8111 AI с низким энергопотреблением, подходящую для приложений классификации / распознавания изображений, аудио и управления. Однако ожидается, что DBM10 AI SoC будет подходить для голосовых AI-приложений. Оба SoC имеют соответствующий компонент нейронной обработки от своей компании производителя. Чип LG также обещал низкую задержку и гибкую поддержку облака.

AI SoC и Devkit

Мы можем видеть изображение платы разработки в техническом описании продукта, но на данный момент на сайте нет информации. Тем не менее, DSG Group заявляет, что «Devkit DBM10 поддерживается встроенной памятью, а также последовательными и аудио интерфейсами для связи с другими устройствами в системе, такими как процессор приложений (AP), кодеки, микрофоны и датчики». Следовательно, SoC должен быть легко совместим со многими внешними устройствами.

Информации о точной дате выпуска SoC на данный момент нет. Более подробную информацию можно найти в официальном пресс-релизе и на официальной странице продукта.

Выражаем свою благодарность источнику из которого взята и переведена статья, сайту cnx-software.com.

Оригинал статьи вы можете прочитать здесь.

0 0 vote
Article Rating
Подписаться
Уведомление о
guest

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.

0 Комментарий
Inline Feedbacks
View all comments