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2019-11-29

知存科技发布两款智能语音芯片,超低功耗存算一体

支持智能语音识别、语音降噪、声纹识别等多种智能语音应用。

深圳湾消息,11 月 28 日,知存科技发布 MemCore001/MemCore001P 两款智能语音芯片,该系列芯片基于国际领先的高精度 Flash 模拟存算一体技术开发完成,支持智能语音识别、语音降噪、声纹识别等多种智能语音应用。

MemCore 系列芯片运行功耗小于 300uA,待机功耗小于 10uA,能同时实现单麦或双麦降噪和无单独唤醒的 One-shot 识别,适用于电池供电的小型智能设备、可穿戴设备和有源供电的智能家电、智能控制等应用。

针对不同智能语音应用场景,知存科技与合作方开发了相应的系统解决方案,包含智能语音降噪和智能语音识别等算法,可直接集成在芯片中,供应用开发者方便调用。

MemCore 系列芯片尺寸

基于 Flash 的模拟存算一体技术  

MemCore001/MemCore001P 芯片的高效率来源于 Flash 存算一体技术,可以大幅度提高深度学习的运算效率。该技术可以使每个 Flash 存储单元编程 8-bit 的乘加法器,采用 Flash 阵列可以并行完成百万级的 MAC 运算。

值得一提的是,该系列芯片存算一体的深度学习编程模型与大多数芯片不同,简单来说,就是首先将深度学习的运算转化成向量-矩阵乘法,再将矩阵「塞」进 2MB 的存算一体阵列,然后配置好矩阵执行顺序,即运算的编程。

据悉,知存科技创始团队自 2013 年开始研发基于 Flash 的模拟存算一体芯片技术,知存科技 CTO 郭昕婕作为第一作者在 2016 年首次完成 Flash 存算一体在深度学习的验证。

芯片优势

在芯片设计上,MemCore 系列采用的高算力和大规模神经网络,能提高语音识别和降噪效果,另外,无系统依赖性的低功耗设计,可以数倍提高电池使用时间。

具体优势体现:

  • 支持运行基于深度学习的通话降噪,解决小电池设备通话噪音大的问题。
  • 支持 One-Shot 语音命令控制,解决了传统芯片必须先唤醒后识别的问题,大幅度提高人机交互体验。
  • MemCore001 的低功耗设计没有系统依赖性,无需系统其它芯片协助,真正降低系统功耗。
  • 针对语音识别的特点,使芯片在低功耗模式下依然保存必备的声音信息,保证识别效果。

此外,MemCore001P 芯片还支持低功耗语音监听唤醒,以及可与不带语音识别功能的 MCU 配合使用,扩展客户系统方案,降低成本。

功能及性能方面

MemCore 系列内置 2MB 深度学习网络参数存储空间,可同时存储和运算多达 32 层的多个(相同或不同)深度学习网络算法,支持 DNN/RNN/LSTM/TDNN 等多种网络结构。

工作频率为 24MHz(工作时钟)和 2MHz(唤醒时钟),其中 MemCore001P 带有独立的 Audio Codec 和 16-bit 低功耗 ADC,包含 SPI、PDM、I2S 接口,同时支持传统模拟驻极体电容、模拟 MEMS 与双路数字 PDM 麦克风输入。可与多种主流 MCU 协同工作,兼容基于 ARM 架构的 Cortex-M4/M3/M33/M0 等系列 MCU 以及基于RISC-V 的 MCU。

此外,MemCore001P 在低功耗模式下,采用片内独立的低功耗时钟,可与其他芯片通过中断协同交互,从而进一步降低整个系统的功耗。针对电池驱动设备,可以在延长数倍使用时间的前提下,大幅度提高智能语音交互体验。

目前, MemCore 系列提供 QFN7X7 封装形式,后续将提供 QFN5X5 及 WLCSP 封装形式,该系列芯片的开发工具链也将于近期提供。 

资讯来源:知存科技

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