CEVA宣布其DSP和語音神經網絡集成TensorFlow Lite for Microcontrollers
發布時間：2020-4-9 21:43
發布者：eechina
CEVA宣布其CEVA-BX DSP內核與瞄準會話型人工智能(AI)和情境感知應用的WhisPro™語音識別軟件現在支持TensorFlow Lite for Microcontrollers，后者是一款可量產的跨平臺框架，用于在邊緣設備中的低功耗處理器上部署微型機器學習應用。
微型機器學習將AI的功能帶到了極低功耗、始終開啟的電池供電物聯網(IoT)設備上，可以在音頻、語音、圖像和運動等領域于設備上進行傳感器數據分析。CEVA在邊緣應用中采用整體式AI方法，確保使用TensorFlow Lite for Microcontrollers的客戶能夠利用統一的處理器架構來運行這個框架和相關的神經網絡工作負載，以構建智能連接產品。CEVA的WhisPro語音識別軟件和定制命令模型與TensorFlow Lite框架集成，進一步加快了小型語音助理和其他語音控制物聯網設備的開發工作。 谷歌TensorFlow技術負責人Pete Warden表示：“CEVA一直處于嵌入式系統的機器學習和神經網絡推理應用的最前沿，并且了解未來機器學習將向微型發展，進入功耗和成本均受到極大限制的設備。CEVA持續投資開發支持TensorFlow模型的功能強大的框架、工具和軟件，從而提供突出的產品來支持新一代智能嵌入式設備發揮AI功能�！� CEVA首席技術官Erez Bar-Niv表示：“業界對于利用設備上AI來增強情境感知的需求不斷增長，對話式AI工作負載也不斷增長，給智能設備的成本、性能和能效帶來了新的挑戰。TensorFlow Lite for Microcontrollers通過提供精簡框架來在資源受限的處理器上部署機器學習模型，極大地簡化了這些設備的開發。我們針對CEVA-BX DSP和WhisPro語音識別模型對TensorFlow Lite框架進行了全面優化，能幫助減低SoC企業和OEM廠商為其設備增添智能傳感功能的進入門檻�！� CEVA-BX DSP系列是高級可編程混合DSP/控制器，可為各種實時應用的信號處理和控制工作負載提供高效率運作。它使用11級流水線和5路VLIW微體系結構，通過雙標量計算引擎并行處理、加載/存儲和過程控制，達到5.5 4CoreMark/MHz性能，非常適合實時信號控制應用。其SIMD指令支持使其成為各種信號處理應用的理想選擇，并且其雙精度浮點單元可以高效處理情境感知和寬動態范圍的傳感器融合算法。除了進行實時AI推理外， CEVA-BX DSP系列還可幫助同時處理前端語音、傳感器融合、音頻處理和普通DSP工作負載。這可讓客戶和算法開發人員利用CEVA廣泛的音頻、語音和語音機器學習軟件和程序庫來加速其產品設計開發。如要了解更多信息，請訪問公司網頁https://www.ceva-dsp.com/product/ceva-bx2-sound/ 。 |
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