樂鑫科技 AI 實(shí)驗(yàn)室自主研發(fā)的聲學(xué)前端 (Audio Front-End, AFE) 算法已通過亞馬遜 Alexa 內(nèi)置設(shè)備的 Software Audio Front-End 認(rèn)證。長(zhǎng)久以來，樂鑫不僅致力于為 AIoT 領(lǐng)域打造領(lǐng)先的無線連接方案，并已向提供高性能的邊緣機(jī)器學(xué)習(xí)邁出了堅(jiān)實(shí)的一步。
樂鑫 AFE 算法可基于集成了 AI 和 DSP 加速的 ESP32-S3 SoC 進(jìn)行聲學(xué)前端處理，使用戶獲得高質(zhì)量且穩(wěn)定的音頻數(shù)據(jù)，為構(gòu)建智能語音和 Alexa 內(nèi)置設(shè)備提供了一個(gè)性能卓越且高性價(jià)比的解決方案。樂鑫后續(xù)推出的其他集成 AI 和 DSP 加速的 SoC 也將為 AFE 算法提供硬件支持。
語音用戶界面 (VUI, Voice-User Interface) 作為一種人與智能設(shè)備交互的自然形式，在 AIoT 領(lǐng)域得到了迅速的發(fā)展和普及，也隨之提升了用戶對(duì)其性能的更多期待。目前，智能語音設(shè)備需要在遠(yuǎn)場(chǎng)噪聲環(huán)境中，甚至在播放音頻的同時(shí)，仍能實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的語音喚醒和識(shí)別。樂鑫的人工智能實(shí)驗(yàn)室研發(fā)了一套用于解決這些需求的算法框架，包括多通道聲學(xué)回聲消除(AEC, Acoustic Echo Cancelation)、盲源分離(BSS, Blind Source Separation)、語音活動(dòng)檢測(cè)和噪聲抑制(NS, Noise Suppression)。算法在兩個(gè)麥克風(fēng)間距只有 2 cm 時(shí)也能穩(wěn)定工作。它們先向語音用戶界面提供過濾后的音頻信號(hào)，然后通過離/在線的方式對(duì)音頻進(jìn)行有效處理。

樂鑫 AFE 算法基于 ESP32-S3 的 AI 和 DSP 加速器進(jìn)行了優(yōu)化，僅消耗 12-20% CPU 空間和 460 KB 存儲(chǔ)空間（220 KB 內(nèi)存和 240 KB 外部存儲(chǔ)），能夠?yàn)檫\(yùn)行在同一 SoC 上的其他應(yīng)用程序保留充足的資源空間。
樂鑫為客戶產(chǎn)品提供聲學(xué)設(shè)計(jì)支持，從而幫助客戶更專注于創(chuàng)造產(chǎn)品的核心價(jià)值。您可以在 GitHub 上了解更多關(guān)于樂鑫 AFE 算法的信息。如果您有任何問題或建議，請(qǐng)聯(lián)系樂鑫的客戶支持團(tuán)隊(duì)，我們將竭誠(chéng)為您服務(wù)。