CNXSoft- новости Android-приставок и встраиваемых систем
Новости, инструкции, обзоры
UNISOC выпустил новый процессор для приложений AIoT (Artificial Intelligence + IoT) с двухъядерным процессором Cortex-M3 V5663, поддержкой двухдиапазонного Wi-Fi 5, Bluetooth 5.1 и такими аудио функциями, как датчик голосовой активности и поддержка массива микрофонов. Все это должно сделать его идеальным для смарт- динамиков и других аудио-приложений.
Теперь у нас есть ESP-Skainet, предоставленный Espressif Systems. ESP-Skainet – это интеллектуальный голосовой помощник, в котором реализован механизм обнаружения «слова пробуждения» WakeNet и распознание речевых команд MultiNet .
WakeNet был специально разработан для микроконтроллеров с низким энергопотреблением, таких как ESP8266 или ESP32, с небольшим объемом памяти (20 КБ ОЗУ) и высокой скоростью вычислений, что позволяет ему успешно обнаруживать «слово пробуждения» даже в шумной среде.
Примерно два года назад мы опубликовали статью, показывающую в сравнении работу микрофонного массива и одного USB-микрофона, и, последний продемонстрировал неудовлетворительную скорость обнаружения при пробуждении на расстоянии около 3 метров даже в тихой комнате, что усугублялось белым шумом или фоновой музыкой, в то время как микрофонный массив воспринимал слово «пробуждение» в любых условиях одинаково хорошо.
Стоимость комплектов для разработки умных акустических систем варьируется от 500 долларов США за комплект разработчика Intel с поддержкой распознания речи до 129 долларов США за комплект разработчика с 3-мя микрофонами Amazon AVS на базе Allwinner R18 и 99 долларов за ReSpeaker Core v2. Если у вас уже есть плата Raspberry Pi 3/4, вы можете получить более дешевые варианты, такие как ReSpeaker 4-Mic Array, за 25 долларов, но ничто не сравнится с ценой камеры Sony PS3 Eye, которая поставляется с массивом из 4 микрофонов и продается на Amazon примерно за 7,5 $. Возможно, у вас уже есть она, поэтому не стоит тратить дополнительные деньги. Читать далее «Использование Sony PS3 Eye Camera в качестве недорогого микрофонного массива»
Ранее в этом году Allwinner представила несколько процессоров AIoT (AI + IoT), в том числе двухъядерный процессор Cortex-A7 Allwinner R328 для «недорогих решений для голосового взаимодействия», известных как недорогие интеллектуальные колонки. На тот момент, нам бы не особо интересен этот процессору, но на сегодняшний день, компания выпустила краткое описание продукта с некоторыми более подробными сведениями о процессоре.
Ранее в этом месяце Google выпустила Android Things 1.0 – первую стабильную версию операционной системы для IoT, и объявила о нескольких сертифицированных SoM (системах-на-модуле) на базе NXP i.MX 8M, Qualcomm SDA212 и SDA624 и MediaTek MT8516 SoCs.
Однако, на тот момент, кроме некоторой информации о самом процессоре, было не так много подробностей о системе-на-модуле MT8516. С тех пор в блоге MediaTek появился пост о их решении на базе ядра Cortex A35 с поддержкой Android Things и Google Assistant, рассмотрим его.
Ранее уже были представлены обзоры операционных систем Android P и Android Things 1.0 анонсированные на ежегодной конференции для разработчиков Google I/O 2018, но компания также воспользовалась возможностью представить новые возможности голосового помощника Google Assistant.
Еще в декабре 2014 года проект Brillo был переименован в Android Things, была выпущена бета-версия операционной системы для разработчиков, позволяющая разработчикам и компаниям создавать и поддерживать устройства Интернета вещей.
Выпущена версия ОС Android Things 1.0 с долгосрочной поддержкой для произведенных устройств, что было ожидаемо, так как несколько устройств Android Things уже были объявлены в начале этого года.
В прошлом году Google запустила два комплекта AIY Projects – голосовой комплект на базе Raspberry Pi 3 для создания интеллектуального динамика и визуальный комплект для аппаратного ускорения компьютерного зрения с использованием платы Raspberry Pi Zero W.
Google сообщает, что эти наборы весьма популярны, особенно для STEM-образования, но преподавателям или родителям необходимо было докупать платы Raspberry Pi и микро-SD-карты, а также иметь прошивку к картам.