Knowles lance Raspberry Pi Dev Kit pour permettre l'intégration vocale
Knowles met à disposition le kit de développement AISonic IA8201 Raspberry Pi apportant des capacités d'écoute de la voix, du traitement audio et de l'apprentissage automatique (ML) aux appareils et systèmes de différents secteurs.
Les concepteurs et ingénieurs de produits auront désormais accès à un outil unique pour rationaliser la conception, le développement et les tests de sans souci cela contribuera à étendre l’intégration voix et audio dans leurs secteurs respectifs.
« Knowles a conçu ce kit pour être le moyen le plus simple et le plus rapide pour les concepteurs de produits de prototyper de nouvelles innovations pour répondre aux cas d'utilisation émergents, notamment la voix contextuelle, l'écoute ML et le traitement audio en temps réel, qui nécessitent des outils de développement flexibles pour accélérer le processus de conception, minimiser les coûts de développement et tirer parti des nouvelles avancées technologiques », a déclaré Vikram Shrivastava, directeur principal, marketing IoT chez Knowles. « En sélectionnant Raspberry Pi comme hôte système, nous ouvrons la possibilité d'ajouter de la voix et du ML à la plus grande communauté de développeurs de systèmes qui préfèrent un environnement Linux ou Android. »
Le kit est construit autour du processeur OpenDSP Knowles AISonic IA8201 Audio Edge, pour une consommation ultra-faible et des performances élevées. Le processeur audio Edge combine deux cœurs DSP audio-centriques basés sur Tensilica ; l'un pour les applications de calcul et d'IA/ML haute puissance, et l'autre pour le traitement permanent des entrées de capteur à très faible consommation.
L'IA8201 dispose de 1 Mo de RAM sur puce qui permet un traitement à large bande passante de cas d'utilisation de ML avancés et toujours contextuels et de la mémoire pour plusieurs algorithmes pour une expérience utilisateur optimale.
Utilisant la plate-forme DSP ouverte, le kit comprend une bibliothèque d'algorithmes audio embarqués et des bibliothèques AI/ML. Les applications audio Farfield peuvent être créées à l'aide du réveil vocal à très faible consommation, de la formation de faisceaux, des mots-clés personnalisés, de l'élimination du bruit de fond, des partenaires de l'algorithme Knowles de l'écosystème vocal intelligent tels qu'Amazon Alexa, Sensory, Retune et Alango prenant en charge une large gamme de personnalisation vocale et audio.
Le kit comprend également le SDK TensorFlow Lite-Micro pour un prototypage et un développement de produits rapides pour les applications AI/ML. Cela permet de porter des modèles développés dans des frameworks Tensor Flow cloud plus importants vers une plate-forme intégrée généralement avec un calcul limité et une consommation d'énergie inférieure à la périphérie, par exemple, des moteurs d'inférence d'IA pour des secteurs verticaux tels que l'industrie et le commerce.
Avec des options pour deux ou trois microphones Knowles Everest pré-intégrés en fonction des besoins du produit, le kit comprend deux cartes de réseau de microphones pour aider à sélectionner les configurations d'algorithme appropriées pour l'application finale.
Selon Knowles, en proposant des réseaux de microphones intégrés prenant en charge les capacités audio et vocales du DSP IA8201, les OEM auront accès à une solution de développement tout-en-un de haute qualité et hautes performances d'un seul fournisseur.
L'assistance aux développeurs est disponible via le portail Knowles Solutions pour les outils de configuration, le micrologiciel et les algorithmes fournis en standard avec le kit, permettant un prototypage, une conception et un débogage complets.