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ID R&D和Synaptics合作将语音生物识别技术引入智能家居边缘设备

ID R&D和Synaptics已合作将语音生物识别技术与VideoSmart VS600平台集成在一起,以在智能家居应用的边缘计算设备上实现快速,准确的识别,身份验证和个性化。

生物识别功能与VideoSmart VS600片上系统(SoC)的NPU集成在一起,后者还使用SyNAP技术使生物识别算法能够在边缘计算设备上运行。NPU支撑每秒数万亿次操作,以在网络边缘运行机器学习模型。ID R&D表示,通过利用NPU的功能,它可以运行复杂的算法,从而以极小的占地面积提供高精度的语音生物特征识别和活动检测,以检测欺骗攻击。

两家企业表示,这种结果是同类产品中的首创能力,在CPU上运行该算法的传统系统的速度是传统系统的10倍,并且CPU和RAM的利用率均大大降低。组合后的解决方案可与家庭设备配合使用,例如机顶盒,智能扬声器,显示器和安全系统。

“这是语音生物识别技术在NPU上用于智能家居应用的生动性的第一个已知商业应用。语音生物特征识别处理的速度比实时处理的速度快-这意味着大家甚至可以在家庭组中的说话者完成对家庭智能设备的唤醒语和命令的说话之前就可以确定他们的身份。”在ID R&D。以前的系统受到核心CPU容量的限制,而核心CPU的容量并未针对神经网络进行优化。这种集成使实现更复杂的算法成为可能,从而开辟了新的用例。大家希翼能够实现语音功能,以实现更高的安全级别,这些高级级别对于诸如付款之类的用例,对组中某个人的高度敏感的身份识别以进行个性化响应以及对身份验证的更自然的用户体验来说是必不可少的。”

ID R&DApp版本预计将在2021年2月在Synaptics的VS600开发人员上投入使用。

Synaptics边缘计算Vineet Ganju行销副总裁评论说:“能够马上可靠地识别共享设备上的特定用户,从而能够无缝地个性化控件和内容,而不会因记住和键入密码而感到沮丧。”“该解决方案还可以在需要时限制访问权限,例如启用家长控制。”

ID R&D最近还通过新的合作伙伴关系将其语音生物识别技术引入了WhatsApp for Busines。

伙伴关系分析

仍然在台式机和数据中心市场上占主导地位的Intel x86体系结构被设计为通用的“中央处理器”或CPU。这些设计具有发热量和功耗特性,使得它们无法满足AI和ML模型的计算要求。这帮助推动了许多初创企业和现有的芯片供应商,例如Chooch.AI和Deep Vision,专门针对AI的数据吞吐量要求设计了处理器。Synaptics的VS600芯片上的神经网络处理单元(NPU)可从CPU上卸载AI模型。与ID R&D的合作为NPU的性能价值提供了一个很好的例子,展示了专门的算法,这些算法可以提高语音生物特征识别和反欺骗的准确性。

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