關(guān)鍵要點(diǎn)
· 集成神經(jīng)處理單元 (NPU) 的德 TI 微控制器 (MCU) 可為邊緣 AI 提供硬件加速,幫助設(shè)計(jì)人員在功耗受限、成本敏感的應(yīng)用場(chǎng)景中,針對(duì)實(shí)時(shí)本地化傳感器數(shù)據(jù)處理部署復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
· 在 MCU 上運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)推理可實(shí)現(xiàn)喚醒詞檢測(cè)、手勢(shì)識(shí)別和預(yù)測(cè)性維護(hù)等高級(jí)功能。
利用 MCU 提升邊緣 AI 的普及度
如今的通用型 MCU,尤其是集成了 TI TinyEngine? NPU 這類 AI 硬件加速器的產(chǎn)品,能夠在需要平衡功耗、尺寸與成本限制的產(chǎn)品中運(yùn)行復(fù)雜模型,同時(shí)提升系統(tǒng)響應(yīng)速度。
借助這些功能豐富的器件,工程師無需依賴與遠(yuǎn)程服務(wù)器的持續(xù)云端連接即可實(shí)現(xiàn) AI 功能,在各類應(yīng)用中為用戶帶來更智能、更快速、更可靠的體驗(yàn)。
本文將通過多個(gè)實(shí)例,介紹如何在基于 Arm? Cortex??M0+ 內(nèi)核的 MCU(如 MSPM0G5187)上部署 AI 模型。每個(gè)實(shí)例均涵蓋傳感與信號(hào)處理鏈路、AI 模型如何適配嵌入式環(huán)境,以及 MCU 為各設(shè)計(jì)帶來的性能與系統(tǒng)級(jí)優(yōu)勢(shì)。
智能家居設(shè)備中的喚醒詞檢測(cè)
在智能音箱(圖 1)與中控設(shè)備中,AI 模型賦予語音識(shí)別能力,可根據(jù)用戶指令喚醒設(shè)備。

圖 1 帶語音識(shí)別功能的智能音箱
用戶語音產(chǎn)生聲波并轉(zhuǎn)換為可測(cè)量的聲壓信號(hào),AI 模型需要先捕獲并處理這些信號(hào)再做出響應(yīng)。圖 2 是展示系統(tǒng)數(shù)據(jù)格式與流向的框圖。

圖 2 語音識(shí)別應(yīng)用的信號(hào)鏈方框圖
在此信號(hào)鏈中,麥克風(fēng)等模擬傳感器采集原始波形,隨后送入模擬前端器件提升信號(hào)幅度、濾除噪聲,并將數(shù)據(jù)編碼為數(shù)字格式。MCU 通過 I2S 等音頻通信協(xié)議接收數(shù)據(jù),并通過片上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型解析數(shù)據(jù),以確定是否說出了特定關(guān)鍵詞。若檢測(cè)到關(guān)鍵詞,系統(tǒng)判定為有效喚醒條件,系統(tǒng)中性能更強(qiáng)的處理器啟動(dòng),要么執(zhí)行任務(wù)所需的密集計(jì)算,要么將用戶指令無線轉(zhuǎn)發(fā)至云端 AI 模型。
在支持語音的產(chǎn)品中,速度和性能準(zhǔn)確性是首要考慮因素;快速響應(yīng)、首次嘗試就正確理解用戶請(qǐng)求的系統(tǒng)可減少重復(fù)命令與過度待機(jī)。器件需持續(xù)監(jiān)聽喚醒命令并快速處理語音數(shù)據(jù),該功能要求低延遲、低功耗性能。
MCU 在語音識(shí)別應(yīng)用中僅消耗數(shù)十毫瓦的功率,與消耗整瓦功率的語音處理器集成電路 (IC) 相比,功耗降低了百倍,從而滿足了應(yīng)用的功耗需求。在延遲方面,與僅搭載標(biāo)準(zhǔn) CPU 的 MCU 運(yùn)行相同模型相比,采用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 AI 關(guān)鍵詞識(shí)別模型借助 NPU 可將處理時(shí)間縮短 90 倍以上。
可穿戴健康監(jiān)測(cè)設(shè)備中的手勢(shì)與活動(dòng)監(jiān)測(cè)
在智能戒指、智能手表(圖 3)等可穿戴個(gè)人電子設(shè)備中,無接觸手勢(shì)識(shí)別通過傳感器追蹤手部與身體運(yùn)動(dòng)實(shí)現(xiàn)。相同的傳感器還可以記錄健康和行為數(shù)據(jù),以確定有關(guān)健身、睡眠和壓力水平的洞察。

圖 3 顯示生物特征數(shù)據(jù)的可穿戴健身追蹤設(shè)備
圖 4 中的信號(hào)鏈框圖展示了 AI 模型如何測(cè)量與分析手勢(shì)。加速度計(jì)和陀螺儀之類的模擬傳感器會(huì)捕獲人體運(yùn)動(dòng)和方向;然后這些傳感器通過信號(hào)鏈傳遞信號(hào)以進(jìn)行預(yù)處理和測(cè)量。MCU 接收數(shù)據(jù)并運(yùn)行 AI 模型,識(shí)別手腕突然抖動(dòng)等特定手勢(shì)。同樣的概念適用于其他類型的數(shù)據(jù),如心率、竇性心律和睡眠模式;只需要在系統(tǒng)設(shè)計(jì)中配備適當(dāng)?shù)膫鞲衅鳌?/p>

圖 4 可穿戴手勢(shì)識(shí)別應(yīng)用的信號(hào)鏈框圖
可穿戴健康追蹤器的設(shè)計(jì)人員致力于開發(fā)小巧輕便、適合日常佩戴,同時(shí)能精準(zhǔn)快速識(shí)別手勢(shì)的方案。MCU 可以通過高效的計(jì)算能力以及將模擬和數(shù)字外設(shè)高度集成到僅占用印刷電路板 (PCB) 上幾平方毫米的微小 IC 封裝中,來滿足這些技術(shù)要求。這種設(shè)計(jì)方法可以實(shí)現(xiàn)比以往使用分立元件更小的設(shè)計(jì),這可以從現(xiàn)代智能配件在總體上保持相同尺寸的同時(shí)不斷添加功能的趨勢(shì)中看出。
工業(yè)電機(jī)中的電機(jī)振動(dòng)檢測(cè)
無論是輸送機(jī)、泵還是執(zhí)行器,工業(yè)電機(jī)中的機(jī)械運(yùn)動(dòng)部件(圖 5)都可能隨著時(shí)間的推移而發(fā)生故障,并導(dǎo)致不必要的中斷。本地 AI 模型可以監(jiān)控電機(jī)信號(hào)并尋找時(shí)域異常,例如不會(huì)立即停止電機(jī)功能但確實(shí)表明即將發(fā)生故障的小脈沖尖峰和不規(guī)則周期性。

圖 5 工業(yè)電機(jī)
圖 6 顯示了用于測(cè)量電氣波形和執(zhí)行數(shù)據(jù)預(yù)處理任務(wù)以便為 AI 模型提供更清晰輸入的信號(hào)鏈。此應(yīng)用中的 MCU 使用用于電機(jī)故障分析的 AI 模型來及早檢測(cè)異常,并向系統(tǒng)或操作人員發(fā)出預(yù)警。

圖 6 工業(yè)電機(jī)中機(jī)械振動(dòng)監(jiān)測(cè)的信號(hào)鏈方框圖
由于此類環(huán)境中經(jīng)常有人作業(yè),因此還需要確保機(jī)器故障可預(yù)測(cè)和可預(yù)防,以確保安全。支持邊緣 AI 的 MCU 通過部署 AI 模型,直接監(jiān)測(cè)關(guān)鍵電機(jī)信號(hào)以識(shí)別故障跡象,在這類環(huán)境中具備高度靈活性。這些模型擅長識(shí)別數(shù)據(jù)中的模式以果斷地進(jìn)行干預(yù),成為電機(jī)系統(tǒng)中的強(qiáng)大工具。
借助 MCU 為邊緣注入更多智能
以 MSPM0G5187 為例,搭載邊緣 AI 加速的 Arm Cortex 內(nèi)核 MCU,其最突出的優(yōu)勢(shì)是在通用應(yīng)用中的高度通用性。在各種各樣的電子產(chǎn)品中,設(shè)計(jì)人員可以找到部署低功耗、低延遲 AI 功能的創(chuàng)新方法。MCU 制造商的目標(biāo)是繼續(xù)集成這些高級(jí)功能,同時(shí)部署易于使用的開發(fā)資源和可擴(kuò)展的平臺(tái)。
其他資源
· 詳細(xì)了解 TI 的邊緣 AI 產(chǎn)品組合。
· 立即使用 TI 的免費(fèi) CCStudio? Edge AI Studio 工具開始您的設(shè)計(jì)。
· 在產(chǎn)品概述中閱讀有關(guān) TinyEngine NPU 及其為支持邊緣 AI 加速的嵌入式設(shè)計(jì)帶來的優(yōu)勢(shì):TI 的 TinyEngine? NPU 在更多嵌入式系統(tǒng)中釋放邊緣 AI 加速能力
關(guān)于德州儀器
德州儀器(TI)(納斯達(dá)克股票代碼:TXN)是一家全球性的半導(dǎo)體公司,從事設(shè)計(jì)、制造和銷售模擬和嵌入式處理芯片,用于工業(yè)、汽車、數(shù)據(jù)中心、個(gè)人電子產(chǎn)品和通信設(shè)備等市場(chǎng)。我們致力于通過半導(dǎo)體技術(shù)讓電子產(chǎn)品更經(jīng)濟(jì)實(shí)用,讓世界更美好。如今,每一代創(chuàng)新都建立在上一代創(chuàng)新的基礎(chǔ)上,使我們的技術(shù)變得更可靠、更經(jīng)濟(jì)、更節(jié)能,從而實(shí)現(xiàn)半導(dǎo)體在電子產(chǎn)品領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。訪問TI.com.cn 了解更多詳情。
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