算法和芯片需求匹配。不或许脱离芯片谈算法。

建立仅两年半的探镜科技，走完了从芯片研发到商业化落地的全流程，在智能家居这个范畴，卖出了100万颗芯片芯片，营收过千万元。

近来，探境科技举办了AI算法黑科技发布会暨客户交流会。会上，探境科技以音旋风61X为例，从AI算法和SFA架构，对此进行了揭秘。

探境科技副总裁李同治，环绕单双麦克风别离展现了探境科技在算法层面的打破。

在单麦克风条件下，探境科技的AI算法体现在两个方面：榜首，功能优异适应性强的语音降噪算法。

一个典型的语音辨认体系的流程图由麦克风、降噪处理、语音辨认、文字辨认成果四个部分所组成。其间，降噪处理、语音辨认是中心模块。

在降噪处理方面，探境科技推出根据AI的语音降噪算法。据了解，该算法根据深度学习，不只可以处理稳态的噪声，也能过滤非稳态的突发性噪声。李同治称，为了验证AI降噪算法的有效性，探境科技的职工将一批信噪比在3dB左右的语音数据送到一个闻名云端辨认引擎做了测验，发现降噪后比降噪前的辨认率可以进步30%以上。

第二，高核算强度神经网络HONN。神经网络HONN是为了更好地辨认语音，处理语音辨认体系的流程图中的语音辨认。神经网络HONN有别于现在语音辨认算法里较为盛行的DNN/DTNN。

传统的根据DNN/TDNN的语音辨认算法结构里，多运用相似全衔接的操作来构建整个网络模型。相比较于全衔接操作，卷积操作可以供给更高的核算强度，一起研讨发现卷积运算与人类大脑担任感知模块的处理办法相似，可以提取满意大脑认知的本质特征。根据上面两点考虑，探境科技加入了更多的卷积操作，从头规划了声学建模单元的网络结构。

详细的规划办法是将核算机视觉中的一些经历迁移到语音辨认中，规划了一个高核算强度的神经网络，探境科技称其为HONN。

（DNN）

（HONN）

李同治在现场展现了一个HONN和DNN的比照，以佐证HONN可以显着进步辨认率的试验。

“咱们看下两个模型对存储的需求，可以精确的看出高核算强度的模型仅需求350k的存储空间，而DNN需求1.6M的存储空间。更低的存储需求意味着咱们咱们可以运用存储更少、本钱更低的芯片来做语音辨认。可是所需的算力相反，高强度模型单帧处理需求超越100M的Ops，而一般的DNN模型需求3.2MOPs的算力。两者相差超越30倍。相对安静的环境下两者之间不同不大，可是当信噪比进一步下降时，根据HONN的办法辨认优势很显着。”李同治说。

实际生活中，还有一些场景需求在更高的噪声环境或许更远的场景下进行辨认，比方扫地机上的语音操控，或许是坐在客厅里看电视时操控其它房间里边的电器等等。这些场景下单麦克风孤掌难鸣，需求用麦克风阵列来进一步进步功能，为此探境科技对算法进行了全新的晋级，也即FCSP双麦辨认。

传统的麦克风阵列处理算法的缺陷有4个：1、DOA依赖于单麦唤醒词检测，运用场景受限；2、两个环节优化方针不一致，降噪与辨认或许不适配；3、对硬件要求高，进步BOM本钱；4、无法处理搅扰源与方针声源方向挨近时的情况。

为了战胜传统分模块语音增强算法的这些缺陷，探境科技规划出了根据FCSP的端到端AI双麦算法。FCSP（Frequency Complex Subspace Projection）是探境自研的频域复数子空间投影算法的简称。

这个算法直接输入阵列信号，输出的是终究的辨认成果，中心部分悉数交给根据深度学习的AI算法来处理，不再运用传统的数字信号处理办法。信号增强与辨认模块全体以下降辨认错误率为方针进行优化，避免了语音增强与语音辨认模块错配的问题。

别的，在模型练习期间，采取了“注意力增强”的学习办法，可以活络的检测到唤醒词和指令词，即便搅扰信号与方针信号方向挨近，也能活络的进行唤醒和辨认。“这个相似于在一个喧闹的环境里边，假如有人喊自己的姓名，一会儿就能反响过来。”李同治说。

据了解，现在，“端到端”是国际上最前沿的处理算法。一些大厂如亚马逊、谷歌公司，也是经过相似的办法。据新闻媒体报道，谷歌公司选用了Factored Model in Frequency的算法，相对错误率下降至16%，双麦达到了传统算法7麦的辨认率。探境科技采取了频域复数子空间投影，抗噪功能强，在信噪比为0dB时，相对于传统的处理算法，相对辨认错误率下降超越20%。

算法和芯片需求匹配。不或许脱离芯片谈算法。和AI算法相匹配的是音旋风61X的芯片。现在，市面上，语音芯片大多由MCU和DSP构成。“这类产品上一年就有台湾的厂商在推行，并且芯片公司没有算法，搭配了台湾的某算法大厂，成果呢，作用差到无法承受，就算是MCU价格便宜，这个商场也做崩了。”探境科技创始人兼CEO鲁勇标明。

探境的语音芯片，经过SFA架构处理AI芯片存储墙问题。鲁勇以为，存储优先的芯片架构 SFA（Storage First Architecture），以存储来驱动核算，推翻冯诺依曼体系，不同于之前的类CPU，是一个颠覆性的芯片架构。

从探境供给的实测数据来看，在同等条件下，数据拜访可下降10~100倍，存储子体系功耗下降10倍；28nm工艺，体系能效超越4T OPS/W。“试验数据标明，SFA架构所选用的各种微观和微观调度算法，比较“类CPU架构”选用的根据总线和指令集的映射办法，在近似存储量、近似算力、近似外部存储带宽、近似功耗束缚的前提下，可以得到8~12倍的利用率收益。”

在28nm惯例工艺芯片的比照测验中，测验办法为带有卷积加速器扩展指令的DSP形式与SFA架构形式的比照。SFA架构在乘法器数目相同情况下，成果如下表。（DRAM为LPDDR4）。

会上，鲁勇还和世强科技生态协作部刘学锋、阿凡达总经理冯惠军进行了战略协作伙伴签约。据了解，世强是我国电子职业最优异的分销企业之一，建立于1993年，是全球数十家闻名半导体企业在大我国区的重要分销商。阿凡达智控，创立于2015年，是一家致力于智能语音操控与交互技术研讨、构思产品规划和出产出售的创新式科技企业。“SFA（存储优先）架构是探境的产品柱石，正是凭借SFA的优势，咱们的AI芯片产品才干‘裂变式’的推出，大大加快了探境的商业化落地速度。”鲁勇这样点评SFA架构的含义。

世强科技生态协作部刘学锋，探境科技创始人兼CEO鲁勇（右一）

阿凡达智控总经理冯惠军，探境科技创始人兼CEO鲁勇（右一）

据了解，到现在，探境科技有近30家协作伙伴。探境科技的芯片用到了灯具、热水器、垃圾桶、空气净化器、抽油烟机、空调、窗布、晾衣架、咖啡机等上面。

值得一提的是，探境科技还揭秘了探境图画芯片的真容。探境图画芯片现在，现已流片成功。探境图画芯片进一步丰厚了离在线一体、探境全栈式渠道化发展战略。