Pemrosesan Audio Edge Tingkat Tinggi untuk Perangkat Diaktifkan Suara

Pemrosesan audio edge telah menjadi fokus kritis seiring proliferasi antarmuka suara di seluruh perangkat konsumen dan sistem rumah pintar. Sementara sebagian besar pengguna menerima kontrol suara, mereka tetap waspada terhadap latensi, fungsionalitas terbatas, dan risiko privasi yang terkait dengan mengirim percakapan ke cloud. Untuk mengatasi kekhawatiran ini, produsen beralih ke solusi seperti Knowles’ IA8201, prosesor pendamping yang menggabungkan dua inti Tensilica—satu yang dioptimalkan untuk komputasi berkinerja tinggi dan inferensi ML, yang lain untuk pemrosesan audio selalu nyala hemat daya.

Tidak seperti pendahulunya, IASonic IA8508—yang memadukan inti audio-nya dengan ARM Cortex-M4—IA8201 dibuat khusus sebagai prosesor pendamping untuk sistem diaktifkan suara.

klik salah satu gambar untuk versi yang lebih besar

Prosesor IASonic Knowles mencakup prosesor audio pendamping baru IA8201 (kiri) dan prosesor aplikasi audio sebelumnya IA8508 (kanan). (Sumber: Knowles)

Knowles menargetkan dua kasus penggunaan kunci untuk IA8201: pemrosesan sinyal multi-mikrofon dan inferensi machine learning di perangkat.

Memanfaatkan dekades keahlian mikrofon, Knowles tahu bahwa menambahkan mikrofon—sambil meningkatkan akurasi pengenalan suara—dramatis memperumit pemisahan saluran dan membebani prosesor serbaguna. Mesin audio khusus IA8201 mengatasi hambatan ini, memungkinkan pengembang membangun array multi-mikrofon dengan efisiensi 10-100× dari solusi sebelumnya.

Demikian pula, kebutuhan komputasi inferensi ML telah membatasi sistem diaktifkan suara, mendorong mereka untuk bergantung pada sumber daya cloud yang memperkenalkan latensi dan risiko privasi.

Seperti yang dicatat Max Maxfield, IA8201 "mengaktifkan kasus penggunaan audio baru di luar apa yang dapat disampaikan oleh prosesor host."

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang legasi mikrofon Knowles dan IA8201, baca artikel Max Maxfield, "Next-Gen Processor for Audio and AI at the Edge."