EEWORLD大学堂----【甘为AI大脑的顺风耳】现场培训直播

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【甘为AI大脑的顺风耳】现场培训直播：https://training.eeworld.com.cn/course/4192

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甘为AI大脑的顺风耳，这场研讨会当时我参加了。研讨会主要讲了运用TI DSP 的语音前端处理技术在实时会议系统，和非实时的智能音响，智能家电，智能汽车的应用。TI专家讲的非常不错，大家需要这方面内容的可以了解一下。

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改研讨会主要介绍的的TI 在语音接收处理端所提供的DSP数字处理芯片，在当前语音软件技术飞速发展之际，TI提供一系列完善合理的语音接收硬件方案，能大大推动智能市场对语音控制产品的研发与生产。

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TI的DSP芯片（含基本高清视频H。264压缩、最好带ARM架构）如果处理16路音源的降噪、波束成型、去回声/混响等算法，约需要6000+mips，推荐那些DSP？ps：TI音频处理方面的FAE找哪位，坐标西安。

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TI的研讨会基本都参加了，虽然好多东西目前用不到，但是多连接多学习也是挺好的。这个主要讲诉了语音的识别和处理，通过云端的处理能够快速识别出声音。TI的DSP一直很出色，在各个方面的应用都很广，是很不错的选择。

一个小白

这个视频主要讲的芯片音频处理相关的，arm+dsp架构；语音识别、声纹识别、麦克风等方案，TI本身提供一些基础的算法库可以使用；视频后半部分是网友的问答，实质内容不多，可以快进或跳过。之前用过达芬奇的芯片处理视频。

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本次视频主要介绍了TI在人工智能领域的相关处理器件，主要是对达芬奇系列的DSP进行了介绍，对传感器的介绍不多，可以结合官网产品手册进行比较选型。

不足论

AI目前非常热门，有心在未来几年抓住机遇的人可以强烈关注一下。说到AI，我首先想到的是吴恩达——华裔美国人，斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授，人工智能实验室主任，2014年5月16日，吴恩达加入百度，担任百度公司首席科学家，负责百度研究院的领导工作，尤其是Baidu Brain计划，2017年10月，吴恩达将出任Woebot公司新任董事长。前面描述了他的一些简介信息，大家如果对AI很感兴趣，可以去搜索他的一些文章，既可以作为了解，也可以作为学习。AI是人工智能的英文缩写，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，通过AI我可以做到很复杂的功能实现（比如车脸识别，行为分析），对于这一块我不是太熟悉，不过多介绍。我介绍一些常用的实现芯片吧，扯到深度学习、人工智能，就不得不扯到英伟达的GPU，英伟达在这一块耕耘许久，积累了大量的经验，也有大量的资源，有心学习AI的可以关注英伟达GPU；FPGA也是一个深度学习的选择，FPGA里面可以实现大规模的神经网络矩阵，同时比GPU有更低的功耗，缺点是，人工智能起步比较晚，相关资源比较欠缺。TI的C6000系列DSP芯片，DSP芯片里面搭配了大量的乘法器等硬件资源，也具备很优秀的实时性特点，是一个很有历史的芯片厂商，在该领域也应该积累了很多的经验，海康作为国内最大几个的视频监控厂商，其监控系统采用了大量的DSP芯片，这就在说明TI的DSP芯片在图像处理以及人工智能方面有了相当的经验。看完这个视频，希望TI能够多推出一些DSP的AI的案例，并推广到市场上。

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人工智能是现在的热门，ti的这场直播不仅介绍了人工智能的概念及发展，也向我们介绍了TI的相关产品，相信TI的实力在未来人工智能行业有很大的一片天地

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语音识别确实是目前市场上各种先进产品强大的技术需求，个人感觉重点就在于识别能力的强大，TI DSP的语音识别能力已经可以应用在各个智能环境中，个人感觉就是在实用性要加强，智能音响延时采集的30NS还是可以在市场竞争上比比的，比如一个好的语音输入法可以做到在汽车和电视里语音合成，语音对话，作为一个驾驶员来说，无疑会得到很大的帮助，解脱了其他感官。在未来的汽车驾驶中，一个简单的导航仪要是可以做到语音对话，语音识别99.9%的没有错误，将会让司机满意，这种智能技术将会在未来汽车领域得到更大的技术改进。通过语音的识别能力的提高，未来的趋势就是使用者的满意度。假设一下，用语音来控制汽车的驾驶，路线的确认，对话的探讨，行驶状态的控制，切换功能需求等，将是完全改变驾驶理念的重大改革。 另一个方面，和机器人的语音对话，语音识别技术上也是非常值得探讨的。最好是能通过语音来控制机器的自我控制，把语音对话扩展到更深层次的地步，并且做到各种语音遥控，从而完全替代手动的时代。 虽然语音识别能力的局限性还是很大，但是完全可以提出更高的要求，比如在家里，可以用语音识别来做到控制电视，控制开灯关灯，开关空调，播放音乐等类似手机万能遥控的功能，甚至可以用语音识别功能去完成不仅仅开关的其他调节功能， 如果可以用语音能力做到在家电方面的智能化，无疑对人们生活起到决定性的改变。总之增加语音识别能力且增加其功能是未来市场需求的重点。 目前TI的语音识别设计比较多，功能也比较完善，在优化和拾音方案做的也不错。以后可以搞更多的语音开源项目，多在论坛指导一些类似活动，多发布些语音识别算法和参考设计。

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语音识别确实挺重要的，但是还是有点鸡肋的，没啥多大用处也

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这个还是很有难度的

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