雄心勃勃的创业公司knuedge周一通过新的神经计算技术和一组耐噪声的语音身份验证产品发起了十年的隐身阶段。
由创始人兼首席执行官领导和戈德以前是NASA服务时间最长的负责人，Knuedge在隐身模式下已经筹集了1亿美元的私人资金和2000万美元的收入，并表示其Knuverse语音身份验证系统开设了一系列现实世界的应用程序。
戈丁说：“我们不是关于增量技术。我们的使命是基本的转型。” “从一开始，我们就为围栏而摇摆，目的是创建下一代技术，从本质上讲，这将改变人类与机器的互动方式，并启用从机器学习到人工智能的下一代计算能力。”
Knuverse在嘈杂的现实环境中提供了一组用于被动或主动语音身份验证的算法，该公司表示，该算法解锁了一系列实用，安全和无摩擦的身份验证用途。除Knuverse外，Knuedge还提供了Knupath品牌下的高级机器学习和模式识别能力的神经计算加速技术。
Knupath的产品是Lambafabric，它由新的处理器硬件和软件组成，该软件以新型的建筑风格启发，灵感来自生物学。第一代Lambafabric处理器包括256个DSP核心和路由器，并通过大量带宽连接连接。在内核和处理器之间发送的数据包不仅包括要处理的数据，还包括处理器所需的OS元素，以及下一个处理器或核心的地址。 Lambafabric是低延迟，“超级可扩展性”，并利用流程模型，而不是传统的“北 - 南”体系结构，为数据中心和消费设备的计算设定了一个新的计算级别。
根据Knuedge首席营销官Steve Commings，与在GPU这样的单输入系统中并行连接的大量核心相反，Knupath使用多程序多数据启用有效的稀疏矩阵计算，这些计算比传统计算系统使用的密集矩阵计算更有效。
Knuedge认为Knupath及其Lambafabric将超越最近宣布的Google的张量处理单元（TPU），一个相对接近的竞争对手。 Google TPU是一种用于机器学习设计的芯片，可与降低的计算精度一起使用，以减少晶体管执行操作。
Knuedge将其神经技术方法应用于美国政府的联系和创始人丹·戈丁（Dan Goldin）职业生涯早期成立的军队所带来的语音识别挑战。执行副总裁凯特·迪利根（Kate Dilligan）表示，这些挑战恰好与提供商业语音认可和身份验证工具的挑战非常相似。
Dilligan在接受采访时说：“您需要具有强大的算法，但可以通过多种不同的方式实现。” “我们需要能够从手机，汽车的蓝牙系统，与联络中心的物联网设备和IoT设备中拿起crummy音频。您应该能够进行身份验证。”
并非偶然，互联网分析师玛丽·米克（Mary Meeker）的2016年互联网趋势报告说：“远场和多样化的扬声器特征的背景噪音的认可”是语音识别的“下一个边界”。
Knuverse的“军事级语音系统”将语音识别和身份验证技术带到了它已经通过软推出开始的水平，以便为金融，医疗保健和保险的公司提供安全性和用户体验。
knuverse推出的第一批产品之一称为音频引脚。
Dilligan说：“这是迅速的混淆，因此您不知道要提示要说什么。” “音频别针提供了您应该以非常具体的顺序说的话，算法也非常强大。它能够将几件事结合在一起：您（使用），销钉，单词，以提供身份验证的准确性来克服许多变化，例如crummy Microphone。”
“它可以在自上而下的情况下每小时运行70英里，” Cumings充满了第一手经验的热情。 “军事级”解决方案来自政府提出的挑战，因此细节将分为部分。 Knuedge还计划在今年晚些时候发布进一步的产品公告。
最近报道了采用语音身份验证的公告包括La Banque Postale3月和英国移动银行初创公司原子在四月。噪音仍然被认为是重大障碍对于许多应用程序。如果Knuverse的噪声耐受性是语音识别和身份验证的游戏规则改变者，那么其隐身时期的神秘性将在生物识别行业内部和之外引起极大的关注。
