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成立仅2年半的探境科技,凭什么在智能家居领域卖出100万颗芯片?

                   

算法和芯片需要匹配。不可能脱离芯片谈算法。

成立仅两年半的探镜科技,走完了从芯片研发到商业化落地的全流程,在智能家居这个领域,卖出了100万颗芯片芯片,营收过千万元。

近日,探境科技举办了AI算法黑科技发布会暨客户交流会。会上,探境科技以音旋风61X为例,从AI算法和SFA架构,对此进行了揭秘。

探境科技副总裁李同治,围绕单双麦克风分别展示了探境科技在算法层面的突破。

在单麦克风条件下,探境科技的AI算法体现在两个方面:第一,性能优异适应性强的语音降噪算法。

一个典型的语音识别系统的流程图由麦克风、降噪处理、语音识别、文字识别结果四个部分组成。其中,降噪处理、语音识别是核心模块。

在降噪处理方面,探境科技推出基于AI的语音降噪算法。据了解,该算法基于深度学习,不仅能够处理稳态的噪声,也能过滤非稳态的突发性噪声。李同治称,为了验证AI降噪算法的有效性,探境科技的员工将一批信噪比在3dB左右的语音数据送到一个知名云端识别引擎做了测试,发现降噪后比降噪前的识别率能够提升30%以上。

第二,高计算强度神经网络HONN。神经网络HONN是为了更好地识别语音,解决语音识别系统的流程图中的语音识别。神经网络HONN有别于目前语音识别算法里较为流行的DNN/DTNN。

传统的基于DNN/TDNN的语音识别算法框架里,多使用类似全连接的操作来构建整个网络模型。相比较于全连接操作,卷积操作能够提供更高的计算强度,同时研究发现卷积运算与人类大脑负责感知模块的处理方法类似,能够提取满足大脑认知的本质特征。基于上面两点考虑,探境科技加入了更多的卷积操作,重新设计了声学建模单元的网络结构。

具体的设计方法是将计算机视觉中的一些经验迁移到语音识别中,设计了一个高计算强度的神经网络,探境科技称其为HONN。

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