【關(guān)鍵合作】攜手Sensory擴(kuò)展機(jī)器學(xué)習(xí)的開發(fā)和應(yīng)用支持能力
近期Silicon Labs（亦稱“芯科科技”）很高興地宣布與SensoryInc.公司建立合作伙伴關(guān)系，以擴(kuò)展我們的機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）開發(fā)能力。Sensory是喚醒詞檢測和命令或連續(xù)語音識別領(lǐng)域的市場領(lǐng)軍企業(yè)，已在超過 30 億臺設(shè)備上提供了機(jī)器學(xué)習(xí)的功能。通過這一全新的合作伙伴關(guān)系，Sensory已做好準(zhǔn)備，將在Silicon Labs專注于機(jī)器學(xué)習(xí)的強(qiáng)大無線SoC上進(jìn)行部署。
具體而言，您可在 EFR32第一代和第二代無線SoC平臺上開始使用Sensory的產(chǎn)品，其中包括我們最新發(fā)布支持Matter標(biāo)準(zhǔn)并內(nèi)置ML硬件加速器的EFR32MG24(MG24)。MG24可以從主要的Arm Cortex MCU內(nèi)核卸載機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)到專門的加速器上，從而將這些機(jī)器學(xué)習(xí)操作的性能提高8倍，將能耗降低6倍。點(diǎn)擊文末的閱讀原文按鈕或訪問下方鏈接獲取完整的博客內(nèi)容：https://cn.silabs.com/blog/expanding-our-ai-capabilities-with-sensory-inc
為您提供物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)過程中各個階段的機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計支持 Silicon Labs專注于打造互聯(lián)設(shè)備，改變?nèi)藗兣c環(huán)境互動的方式，無論是家居還是工商業(yè)領(lǐng)域。更令人興奮的一大新興趨勢是，在嵌入式設(shè)備和邊緣注入ML，可有助于擴(kuò)展此類互動。機(jī)器學(xué)習(xí)不僅完善了喚醒詞檢測或玻璃破碎檢測等現(xiàn)有用例，還可根據(jù)聲音（而非移動）實現(xiàn)建筑占用率檢測等全新用例（我們都經(jīng)歷過這樣的情況：運(yùn)動檢測器未捕捉到手指在鍵盤上的細(xì)微移動；您還在辦公室時燈就已關(guān)閉）。我們認(rèn)識到，每個開發(fā)者可能正處在ML之旅的不同階段。因此，Silicon Labs創(chuàng)建了簡單的類別，可根據(jù)相應(yīng)的ML專業(yè)知識水平提供合適的解決方案：ML專家、ML探索者和 ML解決方案。
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?- 專家：ML專家是擁有豐富ML項目工作經(jīng)驗、熟悉TensorFlow和Python的人員。這些開發(fā)人員了解如何預(yù)處理原始數(shù)據(jù)并衰減關(guān)鍵元素，知道如何創(chuàng)建適當(dāng)?shù)木矸e計算網(wǎng)絡(luò)，以及如何解釋從推理得來的隨機(jī)信息的恒定輸出。
- 探索者：ML探索者是熟悉ML概念、經(jīng)驗豐富的嵌入式開發(fā)人員，但可能第一次處理ML項目，或者正在探索ML如何幫助其產(chǎn)品脫穎而出。該級別的開發(fā)人員對提供端到端工作流程覆蓋的工具感興趣，或者更喜歡基于 GUI 的工具而不是基于代碼的解決方案。
- 解決方案：對該級別開發(fā)人員的ML應(yīng)用經(jīng)驗要求很低，他們需要尋找專注于其特定用例的解決方案，以便集成到當(dāng)前應(yīng)用中。對此級別提供的工具將側(cè)重于將ML作為方法，但不需要任何ML經(jīng)驗。
隨著Silicon Labs與Sensory建立合作伙伴關(guān)系，將可在MG24系列無線SoC內(nèi)置AI/ML硬件處理器的領(lǐng)先基礎(chǔ)上，進(jìn)一步擴(kuò)展我們對機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)支持和應(yīng)用開發(fā)能力。
Sensory首席執(zhí)行官Todd Mozer表示：“Silicon Labs 非常重視 Zigbee 等多種協(xié)議的低功耗、無線連接性，這對于擴(kuò)大Sensory用戶群的機(jī)器學(xué)習(xí)覆蓋范圍是一大有益的補(bǔ)充。”SiliconLabs 攜手Sensory為低功耗無線應(yīng)用開辟了新市場。Sensory的產(chǎn)品非常適合那些無需定制AI/ML應(yīng)用程序，而是準(zhǔn)備從Sensory預(yù)先封裝、完整成熟的代碼集中進(jìn)行選擇的人員。
如果您感興趣，可查看GitHub上的示例代碼，這個小演示旨在展示如何在邊緣使用喚醒詞檢測：https://github.com/SiliconLabs/machine_learning_applications/tree/main/voice/sensory_wakeupword此外，Silicon Labs 還將Sensory和其他有影響力的機(jī)器學(xué)習(xí)組織加入了tinyML基金會。通過加入該社區(qū)，Silicon Labs將加強(qiáng)該基金會在促進(jìn)嵌入式設(shè)備上采用和使用更多tinyML應(yīng)用程序方面所做的工作，分享知識，指導(dǎo)用戶和市場，探索可利用tinyML技術(shù)解決的新用例和問題，并由此增加市場采用率。開始使用Sensory和Silicon Labs攜手打造的物聯(lián)網(wǎng)機(jī)器學(xué)習(xí)
如上所述，使用GitHub上的示例代碼即可立即開始使用 Sensory 的產(chǎn)品。Sensory 還參加了我們近期舉辦的 WorksWith 2022 開發(fā)人員大會。您可使用 Sensory 點(diǎn)播功能觀看培訓(xùn)，獲得更多的實操經(jīng)驗。
AI/ML 物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)培訓(xùn)：https://cn.silabs.com/support/training/ai-ml-iot-development-training-works-with-2022您還可在 Silicon Labs在線社區(qū)上閱讀Silicon Labs發(fā)表的技術(shù)操作指南－Use your own Wake Word in this ML example by just Typing theWake Word：https://community.silabs.com/s/share/a5U8Y0000002LsIUAU/use-your-own-wake-word-in-this-ml-example-by-typing-the-wake-word，以查看Silicon Labs與Sensory合作內(nèi)容的更多示例。 您也可以掃描以下二維碼，關(guān)注Silicon Labs的社交媒體平臺
原文標(biāo)題：【關(guān)鍵合作】攜手Sensory擴(kuò)展機(jī)器學(xué)習(xí)的開發(fā)和應(yīng)用支持能力
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