近日,2024中國國際音頻產(chǎn)業(yè)大會(GAS)在上海成功舉辦,作為中國最大的音頻產(chǎn)業(yè)盛會之一,不僅分享和展示了音頻技術(shù)的最新成果,還為業(yè)界人士提供了一個交流音頻行業(yè)的最新技術(shù)、市場趨勢以及未來發(fā)展合作的平臺。
炬芯科技算法研發(fā)中心高級總監(jiān)趙新中受邀出席,于電聲元器件及芯片專題論壇發(fā)表以《無線音頻SoC的AI算法未來和應用》為主題的演講,分享了炬芯科技的音頻AI算法研究、應用經(jīng)驗和最新成果。
隨著人工智能的迅猛發(fā)展,AI 模型在音頻領(lǐng)域的應用受到愈來愈多關(guān)注,“音頻+AI”的融合也將激發(fā)無線音頻產(chǎn)品更多的可能性。為持續(xù)打造高品質(zhì)好聲音,炬芯科技在耕耘傳統(tǒng)算法的同時,早在7年前就已開始AI算法研究,結(jié)合公司產(chǎn)品需求,建立AI算法模型,現(xiàn)已在降噪和回聲消除等方向深度應用。
“從傳統(tǒng)技術(shù)到AI技術(shù),再到‘傳統(tǒng)+AI’的融合,通過大量的科學實驗、主客觀評測,以及實踐開發(fā)和量產(chǎn)經(jīng)驗,我們認為在低功耗智能無線音頻SoC上,相較于純傳統(tǒng)算法或純AI算法,‘傳統(tǒng)+AI’的融合方案是目前優(yōu)化音頻質(zhì)量的更優(yōu)解決方案,能夠?qū)崿F(xiàn)更優(yōu)的音質(zhì)表現(xiàn),帶來更智能個性化的音頻體驗” ,趙新中說道。
作為“傳統(tǒng)+AI”融合方案的成果之一,炬芯科技32KHz采樣率單雙麥克風AI降噪算法可助力終端產(chǎn)品在各種嘈雜環(huán)境中實現(xiàn)清晰地通話、錄音。自2023年實現(xiàn)量產(chǎn)以來,先后已在多個產(chǎn)品形態(tài)中應用,廣受市場好評。
用戶對音質(zhì)的要求不斷提高,AI算法模型大小亦需同步增加,現(xiàn)有的主流DSP平臺算力已無法滿足需求。盡管可選用高性能HiFi5平臺,但其功耗水平對于音頻穿戴或便攜式無線音頻產(chǎn)品而言并非最優(yōu)解。并且在實際產(chǎn)品使用場景中,往往需要多個AI算法同時運行,不斷對功耗與算力發(fā)起挑戰(zhàn)。
以在極低功耗預算下為智能音頻、智能穿戴產(chǎn)品打造高算力為目標,炬芯科技從計算架構(gòu)和芯片電路實現(xiàn)上進行創(chuàng)新,將SoC芯片逐步升級為CPU+DSP+NPU的三核異構(gòu)AI計算算法的核心架構(gòu),打造低功耗端側(cè)AI算力。其中,作為 NPU 架構(gòu)在公司產(chǎn)品中整合的第一個落地技術(shù)路徑,通用存內(nèi)計算(GP-CIM, Computing-In-Memory)架構(gòu)的 AI 算法硬件加速引擎,可在性能和功耗之間取得很好的平衡且快速落地實現(xiàn)大規(guī)模量產(chǎn)?;?CIM 架構(gòu)的 AI 加速引擎算力有幾十倍甚至更高的提升,且大幅提升每瓦算力效率;此外,CIM 架構(gòu)可以降低數(shù)據(jù)搬移存儲效率和功耗的開銷,提升算力的同時兼顧低功耗的要求。
新的音頻處理架構(gòu)提供了更寬廣的算力空間,滿足多樣化的音頻處理需求,提高音頻AI處理能力,適應語音通話、音樂欣賞、影音娛樂和競技游戲等場景的使用,帶來清晰、真實、沉浸式的音頻體驗。炬芯科技致力于打造全鏈路高清音質(zhì),還原最真實的聲音,將卓越的音質(zhì)融入產(chǎn)品的整體解決方案中,最終向消費者展出獨特而優(yōu)美的聲音魅力,讓每一個音符都能被感受到、被珍惜和被記憶。
主講人介紹
趙新中,碩士,高級工程師,現(xiàn)任炬芯算法研發(fā)中心高級總監(jiān),負責DSP算法核心技術(shù)和電聲工作。擁有22年芯片設計行業(yè)經(jīng)驗,專長于語音和音頻編解碼、音效、單雙麥等語音前處理,數(shù)字版權(quán)管理算法及音質(zhì)聲學等領(lǐng)域。炬芯聲學和音頻技術(shù)牽頭人,并建立了炬芯全消聲室,混響室,聽音室等國際一流的聲學實驗室和主客觀評測系統(tǒng)。發(fā)表多篇論文并申請多項專利,珠海二級高層次人才。
(免責聲明:本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿,凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息,均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性,但不保證有關(guān)資料的準確性及可靠性,讀者在使用前請進一步核實,并對任何自主決定的行為負責。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏,概不負任何法律責任。
任何單位或個人認為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時,應及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實情況說明,并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細侵權(quán)或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后,將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實,溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。 )