知存科技WTM2101语音芯片的具备四个优势

音视频及家电

734人已加入

描述

近日,由我爱音频网主办的2023(春季)亚洲智能穿戴展在深圳福田会展中心圆满落幕。知存科技作为存算一体芯片和技术的代表企业参展并在同期举行的2023(春季)全球蓝牙音频大会上发表了主题演讲,与参会嘉宾、观众分享了存算一体技术及芯片成果,交流了WTM2101芯片助力智能语音、智能穿戴市场产品实现AI升级的经验。 WTM2101芯片是知存科技针对端侧AI计算市场推出的存内计算SoC芯片,兼具超高算力与超低功耗,已经落地TWS耳机、智能穿戴设备、AR/VR、助听器等市场领域,帮助客户实现了更多功能创新落地,得到了客户的广泛认可。在智能语音、智能健康等领域的应用中,WTM2101芯片主要具备四个优势:

NN VAD和百条语音命令词识别

离线语音唤醒与识别技术已经在智能家居和智能音箱中被广泛应用。AI语音识别率与误唤醒率的平衡是行业面临的一大挑战。WTM2101在运行这类高算力AI算法时,可将功耗降低到微安级别,让仅有数十毫安电池的可穿戴设备同样能够拥有语音唤醒和识别能力。同时,WTM2101可以运行全音素算法模型,不仅唤醒功耗低,而且在免唤醒的数百个命令词识别中整体功耗也低于1mA。

智能音箱

超低功耗实现NN环境降噪算法、

健康监测与分析算法

NN环境降噪算法的效果与算力正相关,WTM2101的存内计算单元可以运行几十Mops到几Gops的不同NN降噪算法,功耗仅在1mA到3mA之间。 健康实时监测是可穿戴设备的主要市场方向之一。基于深度学习的血压、运动心率、疾病风险预测都已经有了很好的临床应用,但受限于算力,这些算法目前主要运行在移动端(需要装APP)或者云端,无法在设备上实现实时监控。针对这一市场需求,知存科技与医疗和健康领域专业机构深度合作,将算法移植到WTM2101芯片中,可以帮助可穿戴设备实现超低功耗健康实时监控。

典型应用场景下,工作功耗均在微瓦级别

WTM2101上的存内计算核集成了180万个非易失性存储计算单元,嵌入算法之后最大可并行完成近百万个8-bit乘加法计算。同时得益于非易失特性,即使在断电状态下存内计算核也不会丢失算法数据。因此存内计算核可以做到在峰值计算和断电状态中高速随机切换,同时实现高算力和超低功耗。  

采用极小封装尺寸

针对TWS和可穿戴设备,WTM2101提供了WLCSP的2.6x3.2mm²极小封装,可采用I2C/I2S/SPI/UART等多种接口中任意一种或者几种进行数据通信和控制。同时针对音频输入,WTM2101也提供Analog和PDM编解码以及旁路输出,方便系统集成和拓展声音信道。非常适合小体积、功耗要求苛刻的离线语音识别产品。   目前,除了现在熟知的音频和智能穿戴领域,WTM2101芯片的应用场景也正在快速向健康设备、医疗设备、工业定位等场景扩散。接下来,知存科技将继续迭代升级存算一体芯片和技术,加大对架构、精度、工具链等方面的投入,通过存算一体技术和产品为AI市场提供更强大的算力支撑。

编辑:黄飞

打开APP阅读更多精彩内容
声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉

全部0条评论

快来发表一下你的评论吧 !

×
20
完善资料,
赚取积分