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CEVA宣布TensorFlow Lite for Microcontrollers整合DSP和语音神经网路
 

【CTIMES/SmartAuto 报导】   2020年04月07日 星期二

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无线互连和智慧感测技术授权许可厂商CEVA宣布,其CEVA-BX DSP核心和以会话型AI和情境感知应用为目标的WhisPro话音辨识(speech recognition)软体现在支援TensorFlow Lite for Microcontrollers,後者是一款生产就绪的跨平台框架,可用来将微型机器学习(tiny machine learning)部署在边缘设备中的高能效处理器之内。

冘	谷歌推出的TensorFlow Lite for Microcontrollers已经过最隹化,可用於CEVA-BX DSP核心,加速会话和情境感知应用领域采用低功耗AI的速度
冘 谷歌推出的TensorFlow Lite for Microcontrollers已经过最隹化,可用於CEVA-BX DSP核心,加速会话和情境感知应用领域采用低功耗AI的速度

微型机器学习为极低功耗、始终开启且由电池供电的IoT设备带来了AI的功能,可以在音讯(audio)、语音(voice)、影像和运动等领域於设备上进行感测器资料分析。

CEVA在边缘应用中对AI所采用的整体式方法,可确保使用TensorFlow Lite for Microcontrollers的客户能够利用统一的处理器架构,同时运行构建这些智慧连接产品所需的框架和相关神经网路的工作负载。CEVA的WhisPro话音辨识软体和客制命令模式(custom command model)与TensorFlow Lite框架相整合,从而进一步加快了小型语音助理和其他语音控制物联网设备的开发工作。

谷歌TensorFlow技术负责人Pete Warden表示:「CEVA一直身处在嵌入式系统机器学习和神经网路推理应用的最前沿,也了解机器学习在未来将向微型发展,并且进入功耗和成本皆受到极大限制的设备。CEVA持续投资开发支援TensorFlow模式的功能强大的框架、工具和软体,从而为新一代的智慧嵌入式设备提供突出的性能,以便可以利用AI功能。」

CEVA技术长Erez Bar-Niv表示:「业界对於利用设备上AI来应付增强情境感知和对话式AI工作负载的需求不断增长,这为智慧设备的成本、性能和功率效率带来了新的挑战。TensorFlow Lite for Microcontrollers凭藉精简的框架来在资源受限的处理器上部署机器学习模式,进而大幅地简化了这些设备的开发工作。由於TensorFlow Lite框架针对我们的CEVA-BX DSP和WhisPro话音辨识模式进行了全面最隹化,我们可为SoC公司和OEM厂商降低为设备增添智慧感测功能的门槛。」

CEVA-BX DSP系列是高级可编程设计的混合型DSP/控制器,可为各种即时应用的讯号处理和控制工作负载提供高效率的运作。它使用11级管线和5路VLIW微架构,利用双纯量计算引擎(scalar compute engine)平行处理、载入/储存和程式控制,达到5.5的CoreMark/MHz性能,非常适合即时讯号控制应用。

此外,它对SIMD指令的支援使其成为各种讯号处理应用的理想选择,且双精度浮点单元可高效处理情境感知和具宽动态范围的感测器融合演算法。

除了AI的运行时间推理外,CEVA-BX DSP系列还可促进同时处理前端语音、感测器融合、音讯处理和一般的DSP工作负载。这让客户和演算法开发人员可以利用CEVA广泛的音讯、语音和话音机器学习软体和程式库来加快其产品设计开发的速度。

關鍵字: DSP  神经网路  CEVA 
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