因?yàn)橘Y本的涌入、智能家居的火熱和人工智能的崛起，市場對語音市場的關(guān)注度迅速提升。尤其是近年來隨著亞馬遜、谷歌、華為和BAT等廠商入局智能音箱，爭先押寶這個(gè)智能家居的關(guān)鍵入口之后，語音市場變得空前擁擠。
根據(jù) ReportLinker的預(yù)測，到2024年，全球智能語音市場規(guī)模將躍升到215億美元，而在當(dāng)中AI語音芯片就扮演了一個(gè)關(guān)鍵角色。不同于過往的芯片只考慮PPA，開發(fā)者在選擇語音芯片的時(shí)候更多是考慮其體驗(yàn)，但這是很多過往的硬件解決方案所不具備的。這就吸引了眾多傳統(tǒng)廠商或者初創(chuàng)企業(yè)開始紛紛涌入AI語音芯片這個(gè)賽道，用MCU、DSP或者ASIC的方案來解決現(xiàn)有，有些廠商甚至還推出了顛覆傳統(tǒng)的新架構(gòu)去搶占市場。
但在行業(yè)專家看來，這些方案或多或少都存在一些問題。要了解這一點(diǎn)，就必須從語音識別行業(yè)的一些現(xiàn)狀說起。
語音識別面臨的幾大挑戰(zhàn)
以智能音箱為例，現(xiàn)在的語音識別產(chǎn)品在廠商的智能家居規(guī)劃藍(lán)圖中是扮演一個(gè)人與機(jī)器交流的橋梁，那在實(shí)際應(yīng)用中就要求音箱能夠聽得到人說的話，同時(shí)還要求它聽得清晰和聽得準(zhǔn)。這就提出了第一個(gè)挑戰(zhàn)——那就是信噪比。
所謂信噪比，就是目標(biāo)信號與干擾信號強(qiáng)度比值的對數(shù)，我們需要一定的信噪比，才能讓機(jī)器聽得清楚。但根據(jù)聲音的傳播特性，它在空氣中衰減會非常大，但人在與智能音箱交流的過程中，可能會處在不同的位置和距離。這就給相關(guān)的方案提供商提出了一個(gè)難題，這也是語音識別所面臨的最大挑戰(zhàn)。
第二個(gè)問題是非穩(wěn)態(tài)的噪聲影響。如果我們面對的是規(guī)律的噪聲，應(yīng)對的辦法無疑會簡單很多。但在實(shí)際的使用環(huán)境中，我們經(jīng)常會面對的是帶有突發(fā)性和不可預(yù)見性的噪音，這給供應(yīng)商也帶來了不小的挑戰(zhàn)。
第三，多聲源的問題。智能音箱在使用的過程中，只會聽從一個(gè)聲源的指令，但在人機(jī)交流的過程中，必然會出現(xiàn)干擾源。如何處理這個(gè)干擾的問題，也困擾著相關(guān)供應(yīng)商和開發(fā)者。
而其實(shí)面對這些問題，產(chǎn)業(yè)鏈已經(jīng)想了不少應(yīng)對之法。例如麥克風(fēng)陣列、波束成形和降噪的引入，更強(qiáng)的人工智能芯片加持，但這依然沒有能徹底解決問題。
如上圖所示，在傳統(tǒng)方案中，系統(tǒng)最后識別的信號是在波束成形之后做的，因?yàn)椴ㄊ尚我蕾囉诼曉炊ㄎ唬碊OA），但DOA一般用單MIC信號來做檢測。換而言之，我們這樣設(shè)計(jì)的目的原本是為了提升喚醒率和識別率，但依賴于單MIC信號的檢測之后，兩者之間就存在相互依賴的關(guān)系，這就會給設(shè)備的喚醒率造成影響。
其次，傳統(tǒng)方案里面有多個(gè)模塊和多個(gè)環(huán)節(jié)，但他們并不都是以降低識別率為優(yōu)化目標(biāo)，這就讓降噪、信號增強(qiáng)和最后的識別可能會出現(xiàn)不適配的情況，使得系統(tǒng)雖然降了噪，但沒有得到想要的識別率的提升。
再者，傳統(tǒng)的流程對硬件要求非常高，對MIC的一致性以及電容元器件的一致性要求非常高。這就節(jié)能會導(dǎo)致大家在實(shí)驗(yàn)室和在量產(chǎn)線上取得不同的結(jié)果。量產(chǎn)場景下的識別率非常差。這主要與波束成形和聲源定位要求高，一旦出現(xiàn)波動會影響識別效果有關(guān)。
此外，波束成形算法原理是增強(qiáng)設(shè)定波束內(nèi)的信號強(qiáng)度，衰減波束外的信號幅度。那就意味著當(dāng)干擾聲源和目標(biāo)聲源方向非常接近的時(shí)候，信號和噪聲是會同時(shí)增強(qiáng)，這是傳統(tǒng)波束成形算法也不能解決的問題。
單從芯片的角度看，也有不少的困難要面對。如算力問題、馮諾依曼架構(gòu)帶來的內(nèi)存墻問題，還有基于浮點(diǎn)訓(xùn)練出來的模型與定點(diǎn)推理之間的不匹配引致的重新訓(xùn)練和精度丟失等問題。其他如對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支持不夠、功耗過高和開發(fā)復(fù)雜等也是當(dāng)下很多語音識別芯片的掣肘所在。
市場渴求更好的解決方案。
基于創(chuàng)新架構(gòu)開辟新路徑
面對以上種種挑戰(zhàn)，由Marvell中國芯片研發(fā)部門前高管魯勇創(chuàng)立的探境科技正在從架構(gòu)、芯片、軟件和算法等多維度創(chuàng)新入手，幫助語音識別方案客戶解決其問題。而其顛覆性創(chuàng)新的SFA（storage First Architectur）架構(gòu)則是他們“全棧”式服務(wù)的基礎(chǔ)。
探境科技CEO魯勇先生首先告訴半導(dǎo)體行業(yè)觀察記者，他們的SFA架構(gòu)并不是大家所認(rèn)為的存算一體架構(gòu)。在他看來，現(xiàn)在很多所謂的存算一體架構(gòu)存在著成本、可靠性、算法兼容性等問題。
“我們的SFA從架構(gòu)上也是將計(jì)算和存儲單元分開，但是我們的做法是以存儲來驅(qū)動計(jì)算，并且將傳統(tǒng)AI運(yùn)算時(shí)要在數(shù)據(jù)在存儲和計(jì)算單元中來回搬回多次的過程壓縮到一次卻又不影響結(jié)果精度。這是我們的核心競爭力所在，這也能很多AI語音識別芯片碰到的問題迎刃而解”，魯勇說。
從實(shí)際測試上看，探境科技AI語音芯片的表現(xiàn)優(yōu)越。據(jù)魯勇介紹，在實(shí)際測試中，探境科技的AI語音識別芯片的數(shù)據(jù)訪問可降低10~100倍，存儲子系統(tǒng)功耗下降10倍，而基于28nm工藝打造的芯片系統(tǒng)能效超過4T OPS/W。
SFA架構(gòu)芯片與其他芯片的對比
注：在28nm專用測試芯片上得到的對比數(shù)據(jù)，測試方法為帶有卷積加速器擴(kuò)展指令的DSP模式與SFA架構(gòu)模式的對比，乘法器數(shù)目相同，DRAM為LPDDR4
除了高性能的能耗比之外，這個(gè)架構(gòu)還有非常好的易用性和通用性。
魯勇指出，基于SFA架構(gòu)打造的AI芯片不是針對某一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做的優(yōu)化，可以支持所有已知的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且能讓所有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在其上面都能跑出最高的效率；同時(shí)它對參數(shù)也沒有限制，可以用任意的參數(shù)；此外，基于SFA架構(gòu)打造的芯片對數(shù)據(jù)類型也沒有限制，可以支持定點(diǎn)數(shù)、位點(diǎn)數(shù)。針對常見的稀疏數(shù)據(jù)，這個(gè)芯片也有自適應(yīng)的支持，而不用人工干預(yù)�！疤骄晨萍继峁┑墓ぞ哝溈梢宰岄_發(fā)者能夠零基礎(chǔ)切入SFA架構(gòu)芯片的開發(fā)�！濒斢聫�(qiáng)調(diào)。
基于SFA架構(gòu)，探境科技開辟出了語音和圖像兩條產(chǎn)品線，其中語音產(chǎn)品已經(jīng)獲得了客戶的高度認(rèn)可。其中音旋風(fēng)611功不可沒。
據(jù)了解，這是探境科技針對智能家居市場推出的一款語音識別芯片，是目前市面上綜合性能最好，性價(jià)比最高的一款芯片。如下圖所示，它能夠支持200條的命令詞，能夠做到99%的喚醒率和極低的誤喚醒率。
至于探境科技的另一條產(chǎn)品線圖像芯片也已經(jīng)流片成功，期待探境科技用其給市場帶來更多的賦能。
音旋風(fēng)611
雖然基于SFA打造的芯片擁有多項(xiàng)優(yōu)勢。但正如上文所說，語音識別方案是一個(gè)涉及多個(gè)模塊的項(xiàng)目，芯片只是當(dāng)中的一環(huán)。為此，探境科技從多個(gè)角度入手，為語音識別方案商提供了一個(gè)交鑰匙方案。
針對前文提到的傳統(tǒng)麥克風(fēng)陣列信號增強(qiáng)算法的缺點(diǎn)，探境科技提出了一個(gè)新的 處理方法，把增強(qiáng)和識別一體化處理，做了一個(gè)端到端的識別流程。
據(jù)探境科技的技術(shù)副總裁李同治介紹，他們在這個(gè)識別流程里放棄了用傳統(tǒng)數(shù)字信號處理算法來做語音增強(qiáng)的做法，而是用一套基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AI算法來做信號增強(qiáng)。他指出，這個(gè)方案的處理算法所有的參數(shù)都是和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一起訓(xùn)練的，這樣整體優(yōu)化的目標(biāo)都是為了降低最后的識別錯誤率，而不僅僅是提升信號質(zhì)量。
端對端的處理算法是最前沿的處理算法
“我們這套降噪算法與傳統(tǒng)的降噪算法不一樣，我們的降噪算法是基于深度學(xué)習(xí)的AI降噪算法，不僅可以處理常見的穩(wěn)態(tài)噪聲，對一些非穩(wěn)態(tài)的噪聲和突發(fā)性的噪聲也可以很好地處理�！保钔窝a(bǔ)充說。
除了這個(gè)降噪算法以外 ，探境科技還開發(fā)出了專門用來做語音識別的高計(jì)算強(qiáng)度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)HONN。據(jù)了解，高強(qiáng)度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)量不大，僅為DNN的五分之一，這就讓探境科技可以用更少的參數(shù)量和更少的存儲達(dá)到了更好的效果。
與此同時(shí)，高強(qiáng)度計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算力需求量很大，但DNN只有個(gè)位數(shù)的計(jì)算強(qiáng)度，兩者之間差了30倍。這也是為什么其他廠商并沒有使用效果更好的HONN，而是DNN的原因。因?yàn)檫@個(gè)算力要求對基于SFA打造的AI芯片來說是綽綽有余，但對很多其他架構(gòu)芯片來說，是難以應(yīng)付的，李同治告訴記者。
“SFA不僅僅是適配于終端，也適配于云端、推理、訓(xùn)練，可以組合成各種不同的產(chǎn)品形態(tài)，適合于終端、推理、訓(xùn)練”，魯勇最后說，但他也強(qiáng)調(diào)，將SFA應(yīng)用到云端會是一個(gè)很漫長的過程。我們現(xiàn)在可以看到的是，探境科技正在用他們的全棧實(shí)力在擁擠的語音AI芯片賽道上找到了屬于他們的”捷徑”。 |
