Cadence ยืดอายุแบตเตอรี่และปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้สำหรับอุปกรณ์สวมใส่

Tensilica HiFi 1 DSP ของ Cadence Design Systems ได้รับการออกแบบมาเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้สำหรับอุปกรณ์แบตเตอรี่ขนาดเล็ก เช่น หูฟัง TWS เครื่องช่วยฟัง ชุดหูฟัง Bluetooth นาฬิกาอัจฉริยะ และอุปกรณ์สวมใส่อื่นๆ

การใช้พลังงานต่ำเป็นพิเศษของ HiFi 1 DSP ช่วยยืดระยะเวลาของการสื่อสารด้วยเสียงและการเล่นเพลง ทำให้สามารถฟังคำสั่งเสียงได้ตลอดเวลา แต่มีผลกระทบต่ออายุการใช้งานแบตเตอรี่น้อยที่สุด ซึ่งจะทำให้ฟอร์มแฟคเตอร์มีขนาดเล็กลง ผู้บริโภคและอุปกรณ์เคลื่อนที่ที่มีต้นทุนต่ำลง ตลอดจนอุปกรณ์ยานยนต์และอุตสาหกรรม ในขณะที่นำเสนอฟังก์ชันการทำงานที่เพิ่มขึ้นด้วยการใช้พลังงานต่ำ

แนวโน้มที่บรรจบกันจำนวนหนึ่งกำลังผลักดันความต้องการความสามารถด้านเสียง/เสียงที่มีพลังงานต่ำในรูปแบบขนาดเล็ก อุปกรณ์ที่ได้ยินและอุปกรณ์สวมใส่ได้ใช้ Low Complexity Communications Codec (LC3) ที่ได้รับมาตรฐานโดย Bluetooth Special Interest Group (SIG) มากขึ้นเรื่อยๆ ในปี 2020 นอกจากนี้ ความชอบของผู้บริโภคในการควบคุมแบบแฮนด์ฟรีและแบบไม่ต้องสัมผัสกำลังผลักดันความต้องการให้เปิดตลอดเวลา หรือฟังตลอดเวลา อุปกรณ์ที่ตอบสนองต่อคำสั่งปลุกด้วยเสียง และอุปกรณ์ต่างๆ ต่างก็ใช้ความสามารถเหล่านี้ เพื่อให้เป็นไปตามแนวโน้มเหล่านี้ ปัจจัยรูปแบบขนาดเล็กและอายุการใช้งานแบตเตอรี่ที่ยาวนานขึ้นเป็นสิ่งสำคัญ

“Low Complexity Communication Codec (LC3 และ LC3plus) ที่ Fraunhofer คิดค้นร่วมกัน ช่วยจำกัดการใช้พลังงานสำหรับอุปกรณ์ Bluetooth ที่มีข้อจำกัดด้านแบตเตอรี่ Fraunhofer และ Cadence มีประวัติอันยาวนานในการเป็นพันธมิตรกันในด้านตัวแปลงสัญญาณต่างๆ รวมถึง LC3/LC3plus ซึ่ง Cadence ได้ปรับให้เหมาะสมกับ Tensilica HiFi DSP ของตน” Manfred Lutzky หัวหน้าแผนกเสียงเพื่อการสื่อสารของ Fraunhofer IIS กล่าว

“เรายินดีที่ได้เห็นพวกเขาต่อยอดจากประสบการณ์นั้นด้วย HiFi 1 DSP ใหม่ที่ปรับให้เหมาะสมด้านพลังงานและวงจรสำหรับ LC3 และ LC3plus HiFi 1 DSP รวบรวมระดับพลังงานต่ำพิเศษของตัวแปลงสัญญาณซึ่งจะช่วยบรรเทาอุปกรณ์ที่ได้ยินและสวมใส่ได้ของแบตเตอรี่ขนาดเล็กพร้อมคุณสมบัติเพิ่มเติมและช่วยเร่งการนำ LC3 และ LC3plus ไปใช้อย่างแพร่หลาย”

HiFi 1 DSP ให้การเข้ารหัสและเล่น LC3 และตัวแปลงสัญญาณ Bluetooth ที่ใช้พลังงานต่ำเป็นพิเศษ และการระบุคำหลักที่ใช้พลังงานต่ำเป็นพิเศษสำหรับการปลุกด้วยเสียง ทั้งหมดนี้อยู่ใน HiFi DSP ที่มีขนาดเล็กที่สุด เมื่อเทียบกับ HiFi 3 DSP ซึ่งเป็น DSP เสียงที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในอุตสาหกรรมสำหรับแอปพลิเคชันเป้าหมายแล้ว HiFi 1 DSP นำเสนอ:

● พื้นที่ล่าง 11 ถึง 16%
● วงจรและประสิทธิภาพการใช้พลังงานเพิ่มขึ้น 60 ถึง 73% สำหรับการตรวจหาคำหลัก "OK Google" ที่ใช้ ML และแอปพลิเคชันตรวจจับบุคคล
● ประสิทธิภาพรอบการทำงานมากกว่า 18% และประสิทธิภาพพลังงาน 14% สำหรับการถอดรหัส LC3

“DSP ไฮไฟ 1 จาก Cadence ช่วยลดพลังงานที่จำเป็นในการเรียกใช้แอปพลิเคชัน AI แบบเปิดตลอดเวลา เช่น เครือข่าย TensorFlow Lite Micro (TFLM) คำพูดปลุก และการตรวจจับบุคคล ทำให้อุปกรณ์ที่จำกัดแบตเตอรี่สามารถทำงานได้นานขึ้น เป็นเวลานาน” Pete Warden หัวหน้าฝ่ายเทคนิคของ TFLM ที่ Google กล่าว

“Cadence และ Google ร่วมมือกันมานานใน TFLM และเรารู้สึกตื่นเต้นที่จะร่วมมือกันต่อไปในขณะที่ Cadence ขยายขอบเขตของพลังงานและประสิทธิภาพให้ดียิ่งขึ้น”

คุณสมบัติและคุณประโยชน์ของ HiFi 1 DSP:

● คำแนะนำพิเศษรวมถึงการเข้ารหัสเลขคณิตสำหรับการเข้ารหัสและถอดรหัส LC3 ทำให้ HiFi 1 DSP สามารถส่งเสียง Bluetooth LE ที่ประหยัดพลังงาน
● คำแนะนำสำหรับ BASOPs 3 ที่ได้มาตรฐาน ITU-T2019GPP ช่วยเร่งตัวแปลงสัญญาณเสียงพูดและเรียกใช้ด้วยประสิทธิภาพการใช้พลังงานสูง เพิ่มเวลาสนทนา
● Neural network ISA และโหลด/จัดเก็บเร่งการตรวจหาคีย์เวิร์ดและเวิร์กโหลดอื่นๆ ของแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อลดการใช้พลังงาน ขณะที่ ISA ที่ปรับการเข้าถึงหน่วยความจำจะปรับปรุงประสิทธิภาพด้วยขนาดแคชที่เล็ก
● การประมวลผลสัญญาณอย่างมีประสิทธิภาพช่วยลดพลังงานและวงจรสำหรับเสียงและคำพูดก่อนและหลังการประมวลผล
● ตัวเลือกหน่วยจุดลอยตัวของเวกเตอร์ (VFPU) ที่มีความหน่วงแฝงต่ำให้ปริมาณงาน FP ที่สูงขึ้นพร้อมการใช้พลังงานที่ลดลง
● Vector bool register ปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้พลังงานสำหรับรหัสตามเงื่อนไข

David Glasco รองประธานฝ่ายวิจัยและพัฒนาสำหรับ Tensilica IP ที่ Cadence กล่าวว่า "DSP ไฮไฟมีการใช้งานอย่างกว้างขวางในหูฟัง TWS และชุดหูฟัง Bluetooth รุ่นปัจจุบัน “การถือกำเนิดของ LC3 และแนวโน้มของตลาดในวงกว้างเป็นจุดเริ่มต้นของหูฟังรุ่นต่อไปเพื่อมอบประสบการณ์การใช้งานที่เหนือกว่าและอายุการใช้งานแบตเตอรี่ที่ยาวนานขึ้น ด้วยอัลกอริธึมเสียงพูดและเสียงจำนวนมากที่ย้ายไปยัง AI เรายังเห็นกรณีการใช้งานสำหรับการวิเคราะห์และคุณภาพเสียงที่ดีขึ้นในหูฟัง TWS เพิ่มมากขึ้น”