常听设备使播放音乐、打开智能电视、调低恒温器，甚至在有人闯入房子时提醒我们变得更加容易。但他们让我们频繁地将它们接入交流电源或更换电池。


虽然有时感觉语音助手已经在我们的生活中存在了几十年，但直到2014年底，亚马逊才推出了第一款智能扬声器亚马逊回声。五年后，我们现在在智能扬声器、智能家居系统、可穿戴设备和其他智能设备中安装了数亿个数字语音助理，这些设备总是在听唤醒词。从其最新研究来看，SAR洞察与咨询据预测，到2023年，常开语音设备的安装量将跃升至近10亿台。


最早使始终倾听和语音成为可能的传感器-超微型微机电系统(微机电系统)铅笔尖大小的麦克风——捕捉环境声音数据。起初，在云中处理这些数据，分析唤醒词和命令的声音，似乎是一个很好的解决方案。但语音助手和其他常开物联网设备的指数级增长正在产生如此多的数据——根据国际数据公司的数据，到2025年，416亿物联网设备产生79.4兆字节的数据。1.-我们正在过度消耗集体带宽，并造成成本和电源效率低下，这是一个意想不到的后果。这促使半导体行业寻找新的方法，将一些强大的云计算引入设备中，这种能力被称为边缘处理。


边缘的挑战


边缘计算的成功在很大程度上依赖于低功耗数字信号处理器和微控制器的快速普及，其中一些包括嵌入式神经网络，即微型机器学习（TinyML）芯片。这些主要是数字处理芯片，可以处理复杂的数据分析，例如决定是否在设备上说出了唤醒词。但是，尽管这些芯片现在可能像大脑一样智能，但它们仍然依赖于第一个常开感应设备中使用的原始系统架构，该设备需要将所有声音（自然是模拟的）立即转换为数字信号。即使声音，如狗叫声或婴儿哭泣，也不可能包含唤醒词，这也是真的。这种老的总是倾听的方法浪费了电力和数据，使原始设备制造商与消费者的不满发生了冲突。


消费者仍然期望更小的常听智能设备具有相同或更好的性能，这些设备可以放在口袋甚至耳朵里，但不会牺牲电池寿命。这让原始设备制造商陷入了困境，因为如果他们继续使用传统架构，他们将继续浪费80%至90%的电池寿命来处理毫无意义的数据。他们将被迫让消费者在两害相权取其轻：一种是必须插在墙上的非便携式语音助手，另一种是可以去任何地方但因电池寿命短而受到阻碍的便携式语音助手。


由于在系统中移动数据会消耗电力，因此最有效的节能方法是尽快将数据量减少到重要的数量。如果我们真的想解决持续听音能力的挑战，我们需要一种新的范式，更接近于模仿大脑在任何特定时刻有效处理来自人类感官系统的大量数据的能力。只需提前花费一点精力来确定相关内容，并节省大部分资源来只处理最重要的数据。


声音是自然模拟的


要提高常听设备的电池寿命，就需要采用一种当今许多工程师都觉得既过时又令人生畏的技术：模拟。处理来自真实单词的原始、非结构化模拟信号——即触摸、视觉、听觉和振动——是很困难的。自从引入第一个数字集成电路以来，创建处理传感器信号（熟悉的1或0）的产品比直接处理感测的模拟数据要简单得多。（这就是为什么在做任何其他事情之前，常开设备会立即将模拟输入转换为数字信号。）


尽管数字技术在过去50年中有效地解决了处理方面的挑战，但它可能最终在物理定律方面遇到了障碍。数字设备规模的放缓导致技术人员对设备内部的芯片产生了创造性。在这种情况下，这种创造力经历了两个根本性的变化：更具战略性地使用数字，因此数字芯片只有在必要时才能进行繁重的处理；并利用模拟电路固有的低功率，结合机器学习，进行第一轮分析，确定声音数据仍处于自然模拟状态时是否存在语音。这使数字处理芯片处于低功耗睡眠模式，直到它们真正需要“监听”关键词。


在常开设备中实现更高功率效率的途径不在于让每个芯片“像大脑一样思考”，而在于重新构想一个更像人类感官系统的系统架构，逐步分层分析声音，使最大的能量集中在最重要的事情上。


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仿生边缘处理（底部）将数字处理能力集中在最相关的感官数据上。（图片：无主性)

人人都赢


对更长电池寿命的追求将鼓励系统设计者接受一种新的架构范式，在这种范式中，更少的数据处理意味着更多的电池寿命。模拟ML芯片位于边缘，可以像智能流量管理器一样让数字处理芯片保持睡眠状态，除非需要。这种受生物启发的始终处于边缘的处理方法使模拟和数字处理器能够执行最高效的工作，使消费者成为最终的赢家。毕竟，谁会不想要一个用一组电池就能运行一年的声控电视遥控器呢？


参考


1. 国际数据公司2019–2023年全球DataSphere物联网设备和数据预测。2019年6月




>>这篇文章最初发表在我们的姐妹网站上，EE时代欧洲.


 




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汤姆·朵利是Aspinity的创始人兼首席执行官。