Voice Commands on the Edge - Syntiant是如何解決功耗問題的

Voice Commands on the Edge - Syntiant是如何解決功耗問題的，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

云端語音服務最主要的問題就是隱私和安全的問題，其次是識別率(Accuracy)，功耗和處理時間(prcessing time)等問題。其中隱私，又涉及到深層次的技術和倫理問題(mix of technical ability and ethics)。

接下來我們來討論Syntiant NDP10x系列處理器是如何解決前述(aforementioned）的挑戰的。

人機交互已經走過了從鍵盤，到鼠標，到觸控，而如今語音控制也取得了引人矚目的進步(compelling progression)，為消費類電子產品帶來了令人激動的創新(exciting innovation)。

在很多場景下語音控制非常有價值，在廚房我們手很臟的時候，在健身房手有很多汗的時候，或者泡溫泉手很濕的時候等等。而產品可能是藍牙音箱，耳機，或其他如手機或穿戴等移動設備等。

但是在這些邊緣側產品上支持語音交互同時也面臨著很多的技術問題，如需要在盡量降低電池功耗的同時保證語音識別的準確性(maintain accuracy of key word spotting or wake word detection)。

Syntiant神經網絡技術(neural network technology)允許藍牙音箱，藍牙耳機，或其他電池功耗非常有限的設備支持語音助理交互(voice assistant interactions)。

Syntiant NDP 10x專為(purpose-built)執行深度神經網絡算法而設計，支持始終在線能力(always-on capability)，在檢測到喚醒詞后發出中斷激活應用處理器(send interrupts to application processor），同時也支持本地語音命令嗎，如"volume up/volum down/answer call/mute, e.g.)。

關鍵因素在于(key element)在本地檢測喚醒詞激活僅需消耗140微瓦的功耗，比其他競爭產品的功耗小200倍以上，同時延遲也是最低的(lowest latency)。

Syntiant的超低功耗得益于其類似于門邏輯功能的模擬計算通路(analogy of the compute path in NDP。當檢測到喚醒詞呼叫后，處理器會判定是或不是正確的喚醒詞，若檢測正確則發送中斷信號。

而采用MCU架構的處理器則需要反復的將數據移入或移出內存單元。

Syntiant NDP在并行計算處理上具有極大優勢(exploit massive advantages in parallel processing)。

Syntiant NDP的另一個優勢是其可以在較低比特率如8 bit執行任務，對比MCU則通常需要128或256 bit才可以獲得類似的精度。

NDP vs MCU/DSP

對于耳機或智能手機等近場交互產品(close-talk devices)，語音識別的精度對產品尤其重要(extremely critical)。雖然Syntiant有能力開發自己的模型或庫(libraries or models)，但同時也與行業內幾個主要的算法廠商建立伙伴關系(aligned a partnership with several key algorithm partner companies)。

如Sensory，提供超高精度，支持15種語言的語音識別技術。

不僅是喚醒詞和本地語音命令，向NLP的技術演進對設備最終采用語音技術非常的重要，比如Sensory的本地嵌入式大單詞量自然語言識別技術 - TrulyNatualLanguages(TNL)。

想象一下你的藍牙音箱，不僅可聽懂常規的語音命令，也可以對諸如"turn it up/crack it up"等口語表達做出正確反應，這將非常有趣并會極大的推動消費者對語音技術的采用。

隨著芯片技術和算法的不斷進步，將合力推動語音技術的進步和消費者體驗。

Syntiant AoV（always on voice)技術以超低功耗監聽喚醒詞，只有在正確識別后才會激活應用處理器連接云端或執行指令。也就是說，采用Syntiant芯片技術方案，有效的避免了實時監聽錄音(always recording or gethering）和收集用戶語音數據，有效的保護了用戶的隱私。

隨著產品的小型化發展，采用按鍵或輕觸的操作方式越來越復雜和困難，如一些TWS產品輕敲左耳兩次靜音，輕敲右耳三次音樂快進，用戶記憶和使用成本非常之高。

語音喚醒和識別，對比輕敲觸控，是一種更加友好和易用的人機交互技術。

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