長年にわたる電池駆動のAIサウンド認識
彼らは幅広い語彙音声認識を提供しているのではなく、個々の音の認識を提供しています。
マーケティングのAaron GrassianのAmbiq v-pは、次のように述べています。 「Ambiq Microの超低消費電力プロセッサで実行されているAudio Analytic独自の音声認識テクノロジは、この障壁を取り除きます。」
潜在的な用途には、煙警報器、CO警報器、窓の破損 - 家庭用カメラ、モーションセンサー、ワイヤレススピーカー、ヘッドフォン、ビデオドアベル、スマートドアロックなどの製品に使用するための検出および対応機能があります。
潜在的なアプリケーションの例：
- 2本のリチウム単三電池で2年間動作するスティックアップ電池式防犯カメラ
- 少なくとも1年間、4本の標準単三電池で動作するスマートロック
- CR123バッテリーで最低2年間動作する壁掛けモーション検知器
- ヘッドフォンの電池寿命が5時間で、状況に応じた音声認識機能を搭載
Audio AnalyticのCEO兼創設者のChris Mitchellは、次のように述べています。 「彼らはまた柔軟性と設置への容易な経路を求めています - ワイヤを必要とする機器やプロの設置さえもが採用の妨げとなる可能性があります。勝つ。 Blink、Ring、Nest、Yaleなどの企業は、すべて電池式の機器を販売しているため、この傾向は今後も拡大すると予想されます。音声認識などのAI機能を追加することで、これらのデバイスはスマートからインテリジェントに進化することができます。」
テストは、同社のAlexandriaオーディオデータセットを使用して、Vesperのピエゾエレクトリックマイクを通してオーディオを受信するAmbiqのサブスレッショルドMCU（Apollo2 Blue）で実行されるサウンド認識アルゴリズムを使用するシステムで、Audio Analyticによって行われました。
このMCUは、AmbiqのApollo2 MCUと1Mバイトのフラッシュ、256kバイトのRAMとEM9304 Bluetooth Low Energyコントローラ（Bluetooth 5対応ラジオ付き）を組み合わせたものです。