高精度なAI音声処理

AI音声認識、キーワード検知、ノイズキャンセリングなど、様々な音声処理タスクに特化したアルゴリズムと、高性能なハードウェアの組み合わせにより、他の汎用的なAIチップと比較して高精度な音声処理が可能です。

【AI音声認識・キーワード検知】

• バックグラウンドノイズが激しい環境下でも高精度な音声認識
• 単語だけではなく、話し言葉でもボイスコマンド検出
• 言語、センテンスなど、あらゆるリクエストに合わせてアルゴリズムをカスタマイズ可
• AIノイズリダクション＋ボイスコマンドなど、複数アルゴリズムをつなげることでパフォーマンスの向上が可能

【AIノイズリダクション】

• 音声の明瞭度向上
• ノイズ制御の強さをコントロール
• 低遅延/ 低消費電力モデルの提供
• 特定のノイズのみを軽減させることが可能
  例：ヘリコプターの音 電車の音

超低消費電力と高性能の両立

スパース性による計算量の削減と、22nmプロセスによる高集積化により、1mW以下の低消費電力で高性能なAI処理を実現。バッテリー駆動時間の長いデバイスへの搭載が容易になります。

• スマート家電・スマートホーム・スマートスピーカー

エッジ処理でネットワーク接続が必要ないため反応速度も速く、直感的な家電操作を実現します。電子レンジ、冷蔵庫等でも電源さえあればすぐに音声アシスタント機能を搭載できます。小型軽量のためスマートウォッチなどウエラブルデバイスにも適しています。

• ヒアラブルデバイス(イヤホン・ヘッドフォン・補聴器)

AIノイズキャンセリング機能により、電車の音など特定のノイズを軽減させ、クリアな音声を実現します。また低消費電力のため、長時間のバッテリー駆動が求められるイヤホンや補聴器などに適用可能です。

• IoTセンサデバイス

音声による操作や異常検知など、様々なIoTデバイスにAI機能を追加できます。

SPU-001

Co-Processor ソリューション: SPU-001アクセラレータをホストプロセッサまたはSoCと組み合わせることで、既存の設計に対して効率的にAIを追加可能

• 1MBのオンチップSRAM (有効サイズは10MB)
• 22nm プロセス
• 1mW以下で、音声、オーディオ、そして1-Dデータ
• SPIインターフェース

AI ADAM-100

シングルチップ ソリューション: 音声、オーディオ、1-Dデータ、AI機能をSPU+MCUのワンチップ化で手頃な価格を実現

• SPU-001 NPUとCortex-M0+ MCU を搭載したマルチチップパッケージ (MCP)
• 1MBのNPU SRAM(sparsityにより10MBの有効容量)
• 64/32kB MCU code flash memory|8kB MCU SRAM
• NPU:22nmプロセス|MCU:130nmプロセス