ตลาดสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และโซลูชั่นเสียงโดยรอบดูเหมือนจะเติบโตอย่างต่อเนื่องเนื่องจาก บริษัท ใหม่ประกาศเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่หรือการลงทุน โดยเฉพาะ Knowles ประกาศชุดพัฒนา Raspberry Pi ใหม่พร้อมเสียงการประมวลผลเสียงและการเรียนรู้ของเครื่องจักร (ML) และความสามารถในการฟังและการมองเห็นอย่างลึกล้ำประกาศว่าได้ระดมทุน 35 ล้านเหรียญสหรัฐในรอบการระดมทุนซีรีย์ B โดยมีแผนที่จะพัฒนาโปรเซสเซอร์ นอกจากนี้รายงานใหม่โดย ABI Research ได้เน้นถึงประโยชน์ของเสียงโดยรอบการเรียนรู้ลึกและ NLP ทั้งในแอพพลิเคชั่นคลาวด์และขอบ
Knowles เปิดตัวชุดพัฒนา Raspberry Pi ใหม่
ชุดนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อนำเสียงชีวภาพเสียงการประมวลผลเสียงและความสามารถในการฟัง ML มาสู่อุปกรณ์และระบบในอุตสาหกรรมใหม่ที่หลากหลาย
โซลูชันช่วยให้ บริษัท สามารถปรับปรุงการออกแบบการพัฒนาและการทดสอบของ บริษัทเทคโนโลยีการรวมเสียงและเสียง
ชุดพัฒนาใหม่ถูกสร้างขึ้นผู้รู้'Audio Edge Processor Audio Edge Processor OpendSP ที่สร้างขึ้นสำหรับความต้องการการประมวลผลเสียงที่มีประสิทธิภาพสูงและมีประสิทธิภาพสูง
โปรเซสเซอร์มีคอร์ DSP ที่ใช้ทัศนวิสัยสองตัว หนึ่งในนั้นสำหรับการคำนวณพลังงานสูงและแอปพลิเคชั่น AI/ML และอื่น ๆ สำหรับการประมวลผลเซ็นเซอร์ที่ใช้พลังงานต่ำมาก
ขอบคุณแพลตฟอร์ม Open DSP ของ Knowlesชุดใหม่เปิดใช้งานการเข้าถึงอัลกอริทึมเสียงออนบอร์ดที่หลากหลายและไลบรารี AI/ML
นอกจากนี้ยังมีบอร์ดอาร์เรย์ไมโครโฟนสองตัวเพื่อช่วยวิศวกรเลือกการกำหนดค่าอัลกอริทึมที่เหมาะสมสำหรับแอปพลิเคชันสิ้นสุด
Deep Vision เพิ่มขึ้น $ 35M สำหรับแอพพลิเคชั่นชีวภาพ
ผู้ผลิตโปรเซสเซอร์ AI เมื่อเร็ว ๆ นี้ประกาศว่าได้ระดมทุน 35 ล้านเหรียญสหรัฐในรอบการจัดหาเงินทุนซีรีส์ B นำโดย Tiger Global ด้วยการมีส่วนร่วมของ Exfinity Venture Partners, Siliconmotion และ Western Digital
มีรายงานว่ากองทุนใหม่จะช่วยให้ความพยายามที่ได้รับการปรับปรุงใหม่ของ Deep Vision ในการปรับปรุงโปรเซสเซอร์ AI ที่ได้รับการจดสิทธิบัตร ARA-1
ฮาร์ดแวร์สามารถใช้เป็นเครื่องมือชีวภาพใบหน้าเพื่อส่งมอบการวิเคราะห์วิดีโอแบบเรียลไทม์ อย่างไรก็ตาม ARA-1 ยังรองรับความสามารถของ NLP สำหรับแอปพลิเคชันที่ควบคุมด้วยเสียงหลายตัว
“ เพื่อปรับปรุงเวลาแฝงและความน่าเชื่อถือสำหรับบริการเสียงและบริการคลาวด์อื่น ๆ ผลิตภัณฑ์ขอบเช่นโดรนกล้องรักษาความปลอดภัยหุ่นยนต์และแอพพลิเคชั่นค้าปลีกอัจฉริยะกำลังใช้เครือข่ายประสาทที่ซับซ้อนและแข็งแกร่ง” Linley Gwennap นักวิเคราะห์หลักของกลุ่ม Linley อธิบาย
“ ภายในแอพพลิเคชั่น AI Edge เหล่านี้เราเห็นความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับประสิทธิภาพที่มากขึ้นความแม่นยำมากขึ้นและความละเอียดที่สูงขึ้น” Gwennap กล่าวเสริม “ ตลาดที่เติบโตอย่างรวดเร็วนี้ให้โอกาสใหญ่สำหรับ AI Accelerator ของ Deep Vision ซึ่งมีประสิทธิภาพที่น่าประทับใจและพลังงานต่ำ”
เสียงรอบข้างและชิปเซ็ตเฉพาะ NLP ที่เพิ่มขึ้น
อุปกรณ์ใหม่กว่าสองพันล้านเครื่องจะถูกส่งไปพร้อมกับชิปเซ็ตเฉพาะสำหรับเสียงรอบข้างหรือ NLP ภายในปี 2569 ตามข้อมูลใหม่จากABI Research-
ตัวเลขมาจาก 'การประมวลผลเสียงรอบข้างและการเรียนรู้เชิงลึก: คลาวด์สู่ขอบ'รายงานซึ่งเน้นถึงสถานะของเสียงโดยรอบและเทคโนโลยี NLP ที่ใช้การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งในอุตสาหกรรมต่าง ๆ
ตามรายงานพบว่าเสียงรอบข้างและ NLP จะเป็นไปตามเส้นทางวิวัฒนาการของคลาวด์ถึงขอบเดียวกันกับการมองเห็นของเครื่อง
“ ด้วยเทคโนโลยีการบีบอัดฮาร์ดแวร์และโมเดลที่มีประสิทธิภาพเทคโนโลยีนี้ต้องการทรัพยากรน้อยลงและสามารถฝังตัวอยู่ในอุปกรณ์ปลายทางได้อย่างเต็มที่” Lian Jye Su นักวิเคราะห์หลักสำหรับปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ ABI Research อธิบาย
“ ในขณะนี้การใช้งานส่วนใหญ่มุ่งเน้นไปที่งานง่าย ๆ เช่นการตรวจจับ Wake Word การจดจำฉากและเสียงชีวภาพเสียงอย่างไรก็ตามการก้าวไปข้างหน้าอุปกรณ์ที่เปิดใช้งาน AI จะมีแอพพลิเคชั่นเสียงและเสียงที่ซับซ้อนมากขึ้น” ซูกล่าว
จากข้อมูลของผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีผู้ขายชิปเซ็ตจำนวนมากรวมถึงวอลคอมม์- ตระหนักถึงแนวโน้มนี้และขณะนี้กำลังสร้างพันธมิตรเพื่อเพิ่มขีดความสามารถของพวกเขา
“ ผ่านการเรียนรู้หลายรูปแบบระบบ Edge AI สามารถฉลาดขึ้นและปลอดภัยยิ่งขึ้นหากพวกเขารวมข้อมูลเชิงลึกจากแหล่งข้อมูลหลายแหล่ง” ซูกล่าว
“ ด้วยการเรียนรู้แบบสหพันธรัฐผู้ใช้ปลายทางสามารถปรับแต่งเสียง AI ในอุปกรณ์ปลายได้เนื่องจาก Edge AI สามารถปรับปรุงได้จากการเรียนรู้จากสภาพแวดล้อมในท้องถิ่นที่เป็นเอกลักษณ์ของพวกเขา” เขากล่าวสรุป
หัวข้อบทความ
AI-Biometrics ที่ขอบ-วิสัยทัศน์ที่ลึกล้ำ-Edge AI-กล้องขอบ-เงินทุน-ผู้รู้-การเรียนรู้ของเครื่องจักร-รายงานการตลาด-เสียงชีวภาพ
