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【語音應用,想像無限~~~】
語音辨識正在成為消費者語音助理的重要元素。去年 9 月,亞馬遜 (Amazon) 再 推「可教學 AI」(Teachable AI) 功能,若遇到 Alexa 不理解的語音命令,用戶可直接透過語音向 Alexa 下達指示、即時傳達定義,無需手動設置偏好或改寫 Alexa 邏輯規則。Alexa 能與用戶即時互動式教學,將這些概念推廣到新的上、下文中,並將其與使用者帳戶連結。
交互式教學還可讓 Alexa 學習「間接表述」,可被授予如何將陳述式語句視為變相命令。隨著 Alexa 語音服務 (Amazon Voice Service, AVS) 越來越強大,不少微控制器 (MCU) 供應商群起響應;而語音助理所肩負的任務越見繁複,亦開啟了 AI 加速器、乃至專用處理器的採用風潮。與此同時,雲端服務供應商 (CSP) 正往專用處理器晶片靠攏,以提升 AI 訓練、推論效能。
根據 2020 年 eMarketer 的一項研究,美國有 38.5% 的人口使用語音助理連接智慧手機或其他小工具,且去年因為居家時間增多,成長率達兩位數。此一趨勢促使主要電商門戶網站開發聊天機器人或使用現有基於語音的集成來增加銷售;肺炎疫情爆發以來,制訂對話商務策略以彌補人際交流,已成商業新手段。此外,利用「原生音頻」做交互式廣告及交互式科幻故事講述,正在發生!……
然而,如何針對自然語言搜索優化?如何創建針對答案引擎優化的內容?是兩大挑戰。AI 語音助理正在重塑消費者和企業與數位技術的交互方式;雖然,語音互動應用存在無限可能,也潛藏風險。一項正式研究揭露:即使沒有麥克風,家中掃地機器人等智能家電也可能被駭客竊聽家庭對話!透過遠程訪問光達 (LiDAR) 讀數對 Roborock 進行遠程竊聽攻擊。
延伸閱讀:
《AI 加速器到專用處理器,語音應用更直觀》
http://www.compotechasia.com/a/feature/2021/0205/47106.html
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【「壓電式」麥克風將全面崛起?】
受惠於超靈敏的聲波感測器和可解釋語音的複雜機器學習演算法,語音識別技術的準確性越發精進。由上述可知,負責接收音訊的麥克風裝置是第一道關卡,它是將聲波轉為電訊號的「換能器」(Transducer)。
對音質、音場的要求越來越高,音訊訊號鏈中所參與的電子元件也變多;為實現輕薄短小的緊湊設計,微機電 (MEMS) 技術應用漸廣。坊間 MEMS 麥克風元件可分為類比、數位兩類;若麥克風收音僅用於靜默監聽、無需播放,音訊鏈後端不必有編解碼器或音訊轉換器,那麼,數位 MEMS 麥克風顯然是首選;反之,牽涉到音訊播放或語音交互,類比 MEMS 則當仁不讓。
整體而言,MEMS 麥克風由於較傳統駐極體電容式麥克風 (ECM) 擁有更好的音質、靈敏度和定向性,便於從數據獲取上、下文進行有效處理和渲染,且功耗、成本更低,體積也小巧得多。不過,為進一步增強抵抗粉塵/微粒、雨水/汗水、震動及高分貝噪音能力,「壓電式」(Piezoelectric) 麥克風成後起之秀。
「壓電式」MEMS 麥克風採用單層薄膜設計的壓電器件不會在背板間隙夾雜灰塵、空氣或雨水等污染物,影響靈敏度和頻率響應,亦避免膜片黏附於背板上。簡言之,它具備防水、防塵、超高聲學過載點、消除迴聲特性,耐用、啟動快且可自供電,對於細微聲響的收音效果更好,更適用於背景雜音大的空間、長距離、戶外或低頻對話,應用面廣泛,但薄膜器件製造不易是其缺點……。
延伸閱讀:
《語音互動靈敏、通話音質清晰——MEMS 麥克風技壓全場》
http://www.compotechasia.com/a/feature/2021/0205/47107.html
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【DSP 不只語音識別!聽覺場景、語意理解更到位】
上傳雲端處理,功耗、延遲性、隱私權和網路連接是最大顧慮;所以,嵌入式/離線「邊緣語音識別」的成長性備受期待;為滿足較低的功耗和運算資源需求,Tiny Machine Learning (TinyML) 編譯便應運而生。
現今不少微控制器 (MCU) 已具機器學習 (ML) 能力,且集成數位訊號處理器 (DSP) 作為加速器以增強效能;更有另將音訊編/解碼器、基頻處理器及無線射頻 (RF) 整合其中者,可支援遠程控制。選擇支援移植和優化大量詞彙的 MCU 可簡化開發過程。
在無線鏈路傳輸音訊資料前,數位訊號處理至關重要,包括:測量、過濾和壓縮音訊類比訊號;DSP 要考慮的不只是 MAC 多寡與 ISA 效能,還有與 AI 開源工具、語音功能軟體堆疊,乃至於「雜訊抑制和濾波」等前端訊號預處理及後端無線連接易用性的整個生態系。坊間多數音訊 DSP IP 內核以安謀 (Arm)、Tensilica 和 CEVA 為三大主流派別。相關產品組合各有哪些優勢&特色?適用性如何?又有哪些異軍突起的另類解決方案?一起來認識它們吧!
延伸閱讀:
《喚醒.識別.場景.理解.情境感知——DSP IP「擴展」不停歇》
http://www.compotechasia.com/a/feature/2021/0205/47108.html
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