云服务提供商的语音算法成为芯片的黑匣子
在设计智能音箱和其他语音功能的设备，例如可穿戴设备、可听觉设备时，开发者面临的首要挑战是如何让麦克风准确有效地检测 “alexa ”和 “hey google ”等唤醒词，以便在云端处理。
当dsp group推出支持语音的语音系统级芯片（soc）dbm10时，edn向该公司smartvoice芯片的产品经理yosi brosh提出了这个问题。这款基于dsp和神经网络（nn）加速器的双核soc，针对电池设备中的语音和传感器处理进行了优化，如可听、可穿戴设备、真正的无线立体声（tws）耳机和智能家居遥控器等。
上图：用于语音智能产品的dbm10芯片宣称的采用平台方式，具有全面的软件框架支持。
brosh表示，像亚马逊网络服务（aws）这样的云平台对在芯片上配置寄存器不感兴趣。相反，这些云服务关注的是语音算法如何高效检测唤醒词。brosh说“他们希望算法能够检测到唤醒词，而不需要工程师花费大量时间研究和配置芯片上的寄存器。”
因此，dsp group开发了一个api，使语音检测算法很容易集成到云服务中。他补充道；“在某种程度上，云服务提供商的语音算法成为芯片的黑匣子。”
通常的做法是，设备制造商发布带有麦克风设置的软件代码，并告诉算法提供商如何在麦克风驱动中集成算法。以dsp group的dbm10芯片为例，它使用语音固件采集音频，使语音采集算法的集成变得高效简单。
dsp group一直在与十几家云公司密切合作，其中包括阿里巴巴、亚马逊、百度、谷歌和三星，同时在其芯片上移植他们的语音算法。据brosh介绍，该公司在某些情况下还提供一套完整的软件。
该芯片能够为系统设计人员提供简单的部署路径，brosh表示，公司对运行在dbm10语音接口芯片上软件的支持一直提供到生产层面，“系统工程师不需要编写一行代码”。
这就是为什么dsp group称其dbm10芯片为完整解决方案的原因。该soc通过通用dsp和名为nnetlite的神经网络处理器对音频算法以及传感ai算法进行了优化。除此以外dsp group还提供运行在wi-fi芯片上用于与dbm10芯片进行通信的额外驱动程序。
soc还具有跨平台的工具链，支持所有常用的人工智能（ai）和机器学习（ml）框架，以简化算法部署。工程师们可以开发、训练和测试算法，然后将算法以标准格式保存，工具链会将其提取并创建一个图像，下载到soc中。
上图：nnetlite编译器可以快速优化、修剪和部署任何框架的ai/ml模型到dbm10 soc。
该soc的外形尺寸很小，只有4平方毫米，可以进入像智能手表这样的极小设备。同样，在soc的神经网络nnetlite引擎上运行的始终处于开启状态的wake word算法只消耗几微瓦的电能。
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上图：nnetlite编译器可以快速优化、修剪和部署任何框架的ai/ml模型到dbm10 soc。
该soc的外形尺寸很小，只有4平方毫米，可以进入像智能手表这样的极小设备。同样，在soc的神经网络nnetlite引擎上运行的始终处于开启状态的wake word算法只消耗几微瓦的电能。
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