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【關鍵合作】攜手Sensory擴展機器學習的開發和應用支持能力

Silicon Labs ? 來源:未知 ? 2022-11-30 18:25 ? 次閱讀
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近期Silicon Labs(亦稱“芯科科技”)很高興地宣布與SensoryInc.公司建立合作伙伴關系,以擴展我們的機器學習ML)開發能力。Sensory是喚醒詞檢測和命令或連續語音識別領域的市場領軍企業,已在超過 30 億臺設備上提供了機器學習的功能。通過這一全新的合作伙伴關系,Sensory已做好準備,將在Silicon Labs專注于機器學習的強大無線SoC上進行部署。

具體而言,您可在 EFR32第一代和第二代無線SoC平臺上開始使用Sensory的產品,其中包括我們最新發布支持Matter標準并內置ML硬件加速器的EFR32MG24(MG24)MG24可以從主要的Arm Cortex MCU內核卸載機器學習任務到專門的加速器上,從而將這些機器學習操作的性能提高8倍,將能耗降低6倍。點擊文末的閱讀原文按鈕或訪問下方鏈接獲取完整的博客內容:https://cn.silabs.com/blog/expanding-our-ai-capabilities-with-sensory-inc

為您提供物聯網開發過程中各個階段的機器學習設計支持 Silicon Labs專注于打造互聯設備,改變人們與環境互動的方式,無論是家居還是工商業領域。更令人興奮的一大新興趨勢是,在嵌入式設備和邊緣注入ML,可有助于擴展此類互動。機器學習不僅完善了喚醒詞檢測或玻璃破碎檢測等現有用例,還可根據聲音(而非移動)實現建筑占用率檢測等全新用例(我們都經歷過這樣的情況:運動檢測器未捕捉到手指在鍵盤上的細微移動;您還在辦公室時燈就已關閉)。我們認識到,每個開發者可能正處在ML之旅的不同階段。因此,Silicon Labs創建了簡單的類別,可根據相應的ML專業知識水平提供合適的解決方案:ML專家、ML探索者和 ML解決方案。 e070ffde-7098-11ed-8abf-dac502259ad0.jpg ? ?
  • 專家:ML專家是擁有豐富ML項目工作經驗、熟悉TensorFlowPython的人員。這些開發人員了解如何預處理原始數據并衰減關鍵元素,知道如何創建適當的卷積計算網絡,以及如何解釋從推理得來的隨機信息的恒定輸出。
  • 探索者:ML探索者是熟悉ML概念、經驗豐富的嵌入式開發人員,但可能第一次處理ML項目,或者正在探索ML如何幫助其產品脫穎而出。該級別的開發人員對提供端到端工作流程覆蓋的工具感興趣,或者更喜歡基于 GUI 的工具而不是基于代碼的解決方案。
  • 解決方案:對該級別開發人員的ML應用經驗要求很低,他們需要尋找專注于其特定用例的解決方案,以便集成到當前應用中。對此級別提供的工具將側重于將ML作為方法,但不需要任何ML經驗。
攜手 Sensory擴展物聯網設備ML解決方案

隨著Silicon LabsSensory建立合作伙伴關系,將可在MG24系列無線SoC內置AI/ML硬件處理器的領先基礎上,進一步擴展我們對機器學習的技術支持和應用開發能力。

Sensory首席執行官Todd Mozer表示:“Silicon Labs 非常重視 Zigbee 等多種協議的低功耗、無線連接性,這對于擴大Sensory用戶群的機器學習覆蓋范圍是一大有益的補充。”SiliconLabs 攜手Sensory為低功耗無線應用開辟了新市場。Sensory的產品非常適合那些無需定制AI/ML應用程序,而是準備從Sensory預先封裝、完整成熟的代碼集中進行選擇的人員。

如果您感興趣,可查看GitHub上的示例代碼,這個小演示旨在展示如何在邊緣使用喚醒詞檢測:https://github.com/SiliconLabs/machine_learning_applications/tree/main/voice/sensory_wakeupword此外,Silicon Labs 還將Sensory和其他有影響力的機器學習組織加入了tinyML基金會。通過加入該社區,Silicon Labs將加強該基金會在促進嵌入式設備上采用和使用更多tinyML應用程序方面所做的工作,分享知識,指導用戶和市場,探索可利用tinyML技術解決的新用例和問題,并由此增加市場采用率。

開始使用SensorySilicon Labs攜手打造的物聯網機器學習

如上所述,使用GitHub上的示例代碼即可立即開始使用 Sensory 的產品。Sensory 還參加了我們近期舉辦的 WorksWith 2022 開發人員大會。您可使用 Sensory 點播功能觀看培訓,獲得更多的實操經驗。

AI/ML 物聯網開發培訓https://cn.silabs.com/support/training/ai-ml-iot-development-training-works-with-2022您還可在 Silicon Labs在線社區上閱讀Silicon Labs發表的技術操作指南-Use your own Wake Word in this ML example by just Typing theWake Wordhttps://community.silabs.com/s/share/a5U8Y0000002LsIUAU/use-your-own-wake-word-in-this-ml-example-by-typing-the-wake-word,以查看Silicon LabsSensory合作內容的更多示例。 您也可以掃描以下二維碼,關注Silicon Labs的社交媒體平臺 e084807c-7098-11ed-8abf-dac502259ad0.jpge09ba43c-7098-11ed-8abf-dac502259ad0.jpg


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文章出處:【微信公眾號:SiliconLabs】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。


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