CEVA，全球領先的無線連接和智能傳感技術的授權許可廠商宣布其CEVA-BX DSP內(nèi)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(xiàn)在支持TensorFlow Lite for Microcontrollers，后者是一款可量產(chǎn)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(lián)網(wǎng)(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(shù)據(jù)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(tǒng)一的處理器架構來運行這個框架和相關的神經(jīng)網(wǎng)絡工作負載，以構建智能連接產(chǎn)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(lián)網(wǎng)設備的開發(fā)工作。
谷歌TensorFlow技術負責人Pete Warden表示：“CEVA一直處于嵌入式系統(tǒng)的機器學習和神經(jīng)網(wǎng)絡推理應用的最前沿，并且了解未來機器學習將向微型發(fā)展，進入功耗和成本均受到極大限制的設備。CEVA持續(xù)投資開發(fā)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(chǎn)品來支持新一代智能嵌入式設備發(fā)揮AI功能?！?nbsp;
CEVA首席技術官Erez Bar-Niv表示：“業(yè)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(zhàn)。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(fā)。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(yōu)化，能幫助減低SoC企業(yè)和OEM廠商為其設備增添智能傳感功能的進入門檻?！?p>
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(tài)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(fā)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(chǎn)品設計開發(fā)。
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