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복잡한 음성을 처리하는 SoC를 겨냥한 신경망 IP

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사용자가 마이크에서 미터 떨어져있는 원거리 음성 인식에는 리소스가 충분합니다. 음성으로 제어되는 디지털 홈 어시스턴트 및 자동차 인포테인먼트는 의도 된 어플리케이션입니다.

왜 로컬 PCB에서 연설을 처리해야합니까?

"신경망 기반 음성 인식 알고리즘은 대기 시간, 개인 정보 보호 및 네트워크 가용성 문제로 인해 클라우드가 아닌 로컬에서 더 많은 작업을 수행하고 있습니다.

HiFi 5라고 부름이전의 HiFi 4 DSP보다 2 배의 오디오 프로세싱 용량과 4 배의 신경망 (NN) 프로세싱을 제공합니다.

"우리의 목표는 자연 언어를 처리 할 수있는 대형 어휘 엔진을 로컬에서 사용할 수있게 만드는 것입니다."라고 Cadence의 마케팅 책임자 인 Gerard Andrews는 Electronics Weekly에 말했다. "우리는 오픈 소스 음성 인식 신경망을 조사하여 이러한 유형의 네트워크를 실행하기 위해 HiFi 5를 설계했습니다.

처리 요소에는 다음이 포함됩니다.

Andrews에 따르면, DSP MAC은 포화에 대한 지원을 포함하고 신경망 MAC은 벡터 값에 행렬을 곱하는 데 최적화되어 있습니다. "너무 많은 신경망에서 벡터를 행렬로 곱하는 데 막대한 시간을 소비하게됩니다."라고 덧붙여 다음과 같이 덧붙입니다 : 몇 개의 MAC을 포함 시킬지, 지원할 데이터 유형과 가중치 길이는 HiFi 4 고객과의 작업을 기반으로합니다.

부동 소수점 연산은 두 가지 사용 사례 (빔 형성 및 반향 제거를위한 음성 프론트 엔드의 단일 정밀도 및 일부 신경 네트워크의 경우 반 정밀도)에 통합되었습니다. Andrews는 "부동 소수점을 사용하면 출시 시간을 단축 할 수 있습니다. "예를 들어, MatLab에서 부동 소수점을 개발하면 고정 소수점으로 변환하는 데 시간이 많이 걸립니다."

승수는 8bit 가중치를 지원합니다. "음성 인식의 경우 8 비트 가중치로 양자화하는 것이 가장 큰 추세이므로 정확도를 너무 많이 조정할 필요가 없습니다. Andrews는 사람들이 4bits로 내려가려고하는 곳에서 발표 된 논문을 보았습니다. "우리는 대부분의 알고리즘이 16x8 비트 멀티 플라이어를 활용할 것으로 예상한다. 마이크로부터의 데이터는 16 비트, 웨이브는 8 비트이다."

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다른 가중치 체계의 경우 8 비트뿐만 아니라 4 비트, 2 비트 및 1 비트 연산이 가능합니다.

전력을 절약하기 위해 '서브 쓰레시 홀드 (sub-threshold)'실리콘 공정을 기반으로 구축 된 마이크로 컨트롤러 생산 업체 인 Ambiq Micro는 최초의 HiFi 5 고객이었다.

"컴퓨팅 집약적 인 신경망 기반의 원거리 처리 및 음성 인식 알고리즘을 에너지에 민감한 장치로 가져 오는 매우 어려운 도전 과제를 해결하기 위해 Ambiq Micro는 Cadence 사의 HiFi 5 DSP에 대한 최초의 라이센스 보유자가되었다"고 Ambiq vp of marketing 애런 그래 시안. HiFi 5 DSP를 Ambiq Micro의 하위 임계 값 전력 최적화 플랫폼에 이식함으로써 제품 설계자, ODM 및 OEM은 음성 조화 통합, 명령 및 제어 기능을 추가하여 DSP 개념 및 감각과 같은 오디오 소프트웨어 리더의 기술을 최대한 활용할 수 있습니다. 대화 형 UI를 휴대형 모바일 제품에 제공함으로써 품질이나 배터리 수명을 희생시키지 않습니다. "

지적 재산을 지원하기 위해 신경망 처리, 특히 음성 처리에 일반적으로 사용되는 최적화 된 라이브러리 기능 라이브러리가 있습니다. 이러한 기능은 널리 사용되는 기계 학습 프레임 워크 내에서의 통합을 목표로합니다.

HiFi 5는 기존 오디오 및 음성 코덱의 회사 라이브러리 및 회사의 HiFi 제품 범위의 이전 버전에 맞게 최적화 된 오디오 향상 소프트웨어 패키지와도 호환됩니다.