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樂鑫科技自研聲學前端算法通過亞馬遜 Alexa 認證,啟明云端樂鑫科技代理商

啟明云端 ? 2025-05-15 18:08 ? 次閱讀
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樂鑫科技 AI 實驗室自主研發的聲學前端 (Audio Front-End, AFE) 算法已通過亞馬遜 Alexa 內置設備的 Software Audio Front-End 認證長久以來,樂鑫不僅致力于為 AIoT 領域打造領先的無線連接方案,并已向提供高性能的邊緣機器學習邁出了堅實的一步。
樂鑫 AFE 算法可基于集成了 AI 和 DSP 加速的 ESP32-S3 SoC 進行聲學前端處理,使用戶獲得高質量且穩定的音頻數據,為構建智能語音和 Alexa 內置設備提供了一個性能卓越且高性價比的解決方案。樂鑫后續推出的其他集成 AI 和 DSP 加速的 SoC 也將為 AFE 算法提供硬件支持。
語音用戶界面 (VUI, Voice-User Interface) 作為一種人與智能設備交互的自然形式,在 AIoT 領域得到了迅速的發展和普及,也隨之提升了用戶對其性能的更多期待。目前,智能語音設備需要在遠場噪聲環境中,甚至在播放音頻的同時,仍能實現準確的語音喚醒和識別。樂鑫的人工智能實驗室研發了一套用于解決這些需求的算法框架,包括多通道聲學回聲消除(AEC, Acoustic Echo Cancelation)、盲源分離(BSS, Blind Source Separation)、語音活動檢測和噪聲抑制(NS, Noise Suppression)。算法在兩個麥克風間距只有 2 cm 時也能穩定工作。它們先向語音用戶界面提供過濾后的音頻信號,然后通過離/在線的方式對音頻進行有效處理。

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樂鑫 AFE 算法基于 ESP32-S3 的 AI 和 DSP 加速器進行了優化,僅消耗 12-20% CPU 空間和 460 KB 存儲空間(220 KB 內存和 240 KB 外部存儲),能夠為運行在同一 SoC 上的其他應用程序保留充足的資源空間。
樂鑫為客戶產品提供聲學設計支持,從而幫助客戶更專注于創造產品的核心價值。您可以在 GitHub 上了解更多關于樂鑫 AFE 算法的信息。如果您有任何問題或建議,請聯系樂鑫的客戶支持團隊,我們將竭誠為您服務。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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