Stellen Sie Mikro-Netzwerk Nachrichten, die japanischen Hersteller Renesas Electronics Mikrocontroller (Renesas Electronics), um die hohen Kosten für die Chip-Produktion Ausrüstung zum Zerschneiden, planen die Automotive-Mikrocontroller (MCU) vollständig von TSMC, und konzentrieren sich auf Software und Halbleiter-Forschung und Entwicklung.
Renesas Technology heute die branchenweit angekündigt erster integrierten Flash-Speicher mit 28-nm-Prozess MCU mit sofortiger Wirkung und Versand Proben zu beginnen, um die nächste Generation von effizienten, zuverlässigen und umweltfreundlichen Autos autonomer Fahrzeugen, diese revolutionäre RH850 zu erstellen / E2x Mikrocontroller zu sechs 400Mhz Prozessorkern aufgebaut ist, der erste, der Industrie 9600MIPS Befehlsverarbeitungsfähigkeit des Fahrzeugs zu erreichen, die MCU-Flash-Speicherchips zu steuern. die MCU-Familie hat auch einen eingebauten Blitz und eine bis zu 16 MB Komplette Sicherheitsfunktionen und funktionale Sicherheit.
Renesas MCU Rechenleistung 28-Nanometer dreimal höher ist als der Strom 40 nm, in Autopilot-Technologie weiter steigt, können die Bedürfnisse der MCU einen geringeren Stromverbrauch und eine hohe Verarbeitungsleistung erfüllen. Renesas gesagt, dass die aktuelle Ziffer 28 nm MCU die ersten End-Produkte der Welt, auf DENSO März wurden die Proben auf einer Reihe von bekanntem auto-Teile-Werk ausgeliefert, im Jahr 2020, ist das Ziel der Massenproduktion von TSMC, Renesas fab Hause ist dann nach und nach aus der Herstellung von Automobilhalbleitern zurückziehen.
Nach der angekündigten 28-nm-Embedded-Flash-Prozessentwicklung im Februar 2015 Renesas Electronics im September 2016 angekündigt, eine Partnerschaft mit TSMC 28nm Produktion MCU. Renesas in der Pressemitteilung von heute weist darauf hin, hat heute die ersten Markt der Welt 28-nm-Embedded-Flash-MCU wird ein weiterer wichtiger Meilenstein in der Renesas Electronics Renesas Electronics sein hat die Anwendungen auf dem 16 / 14nm und der nächsten Generation MCU Produkte fin MONOS-Flash-Technologie verifiziert.
Nikkei wies darauf hin, dass Renesas diese Produktionskosten senken, sondern können auch mit TSMC 28nm Ausrüstung MCU herzustellen abgeschrieben hat.
Laut Renesas angekündigten Ergebnisdaten zeigen, dass im letzten Quartal (Oktober bis Dezember 2017) Renesas Semiconductor Business-Einnahmen auf nicht-GAAP (Non-GAAP) Basis, im Vergleich zum Vorjahr Anstieg von 28,0% auf 2.065 Milliarden Yen Yuan, in dem Automobil-Halbleiter Umsatz um 14,7% auf 107,8 Milliarden Yen wuchs.
Insgesamt 2017 das Gesamtjahr einen Umsatz von Renesas Semiconductor Geschäfts erhöht 23,4% auf 7,657 Milliarden Yen, von dem Automobilhalbleitergeschäft ein Umsatzwachstum von 13,8% auf 4.081 Milliarden Yen.
2. Foxconns 8,66 Milliarden US-Dollar für den Kauf von Peripheriegeräten Belkin benötigt die Zustimmung der US-Regierung;
SAN FRANCISCO, 27. März nach ausländischen Medien Berichte, Apple-Zulieferer Foxconn, eine Tochtergesellschaft angekündigt, wird etwa bekannte Peripherie-Produkte $ 866 Mio. Erwerb von sein Hersteller Belkin (Belkin). Belkin besitzt auch Linksys, Phyn und Wemo Marke.
Die Tochtergesellschaft, die so genannte FIT (Hong Teng Precision Technology Co., Ltd., Foxconn Verbindungen Technology Limited), in einer gemeinsamen Erklärung Belkin offizieller Website bekannt gegeben enthüllen diese Nachricht. Die gemeinsame Erklärung sagte die Akquisition wird eine All-Cash-Transaktion sein, wird dadurch erreicht, .
‚Hongteng Präzision ist erfreut Belkin seine Kapazität im Bereich der High-End-Consumer-Produkte zu erwerben,‘ Hongteng Präzision CEO Lu Songqing (Sidney Lu) sagte: ‚Durch die Integration von Belkin best-Klasse-Funktionen und Lösungen für Hongteng Präzision Wir hoffen, unser High-End-Consumer-Produktportfolio zu bereichern und unsere Penetration von Smart Homes zu beschleunigen.
Belkin wurde vor rund 35 Jahren in Kalifornien, USA, gegründet und entwickelte sich später während des PC-Booms als Hersteller hochwertiger Peripheriegeräte mit verschiedenen Peripheriegeräten wie Überspannungsschutz, USB-Hubs und natürlich Kabeln. Line, Belkin hat später Apples Popularität in den iPod-Produkten des frühen 21. Jahrhunderts eingeholt.
Gegenwärtig stellt das Unternehmen eine Reihe von Produkten her, die den Herstellern von Computern, Smartphones, Tablets, Smartwatches und anderen elektronischen Produkten Dienstleistungen bieten Belkin ist als unabhängige Marke von WeMo bekannt und ist auf dem aufstrebenden Markt für Heimnetzwerke bekannt.
Kürzlich gründete Belkin und der Rohrzulieferer Uponor im Jahr 2016 eine neue Firma namens Phyn. Das erste Produkt der neuen Firma - das mit dem iPhone verbundene Wasserüberwachungsgerät Phyn Plus - wurde Anfang des Jahres auf der CES ausgestellt. .
Gemäß den Bedingungen der Vereinbarung mit Foxconn wird Belkin eine Tochtergesellschaft von Hong Teng Precision, mit seinem CEO und Mitbegründer Chet Pipkin Leitung Shuai Yin betreiben. Als Teil der Vereinbarung, Chet Pimpkin wird voraussichtlich am Hong Teng Precision Management teilnehmen.
Laut einem Bericht in der Financial Times muss der Zusammenschluss vom Ausschuss für Auslandsinvestitionen des US-Finanzministeriums genehmigt werden, der sich kürzlich gegen den böswilligen Erwerb des Konkurrenten Qualcomm durch den Chiphersteller Broadcom ausgesprochen hat.
Präsident Donald Trump hat gegen die Übernahme von Broadcom ein Veto eingelegt, um die Sicherheit der nationalen Sicherheit zu gefährden.In Anbetracht dessen könnte Foxconns Übernahme von Belkins Fall ebenfalls instabil werden.Belkin besitzt Netzwerktechnologie, ist jedoch für die Vereinigten Staaten wichtig. Investoren Foxconn hat angekündigt, vor 2020 zehn Milliarden US-Dollar in den Bau einer LCD-Fabrik in Wisconsin zu investieren. (Tianmenshan) Netease Technology
3. Toshiba verkauft Chip-Tochtergesellschaften oder verpasst Deadlines werden mehr Optionen suchen;
Stellen Sie Mikro-Netzwerk Nachrichten, laut Reuters, chinesische Handelsministerium hat nicht unter Berücksichtigung von Bain Capital (Bain Capital) geführtes Konsortium für $ 18 Milliarden-Akquisition von Toshiba (6502.T) plant Tochtergesellschaften Chip, ist die Transaktion unwahrscheinlich machen Toshiba scheint vor der nächsten Deadline noch weitere Optionen für die Tochtergesellschaft gefunden zu haben.
Chinas Handelsministerium teilte Reuters am Dienstag kurz mit, dass es die Transaktion bewertet, aber nicht weiter ausgeführt hat.
Eine direkt informierte Quelle sagte, dass, wenn die Transaktion vor dem 31. März abgeschlossen werden soll, sie von der chinesischen Monopolbehörde Anfang dieser Woche genehmigt werden muss, da Verwaltungsverfahren und Übertragungen noch einige Zeit benötigen.
Wenn Sie nicht termingerecht abgeschlossen werden können, wird Toshiba das Recht hat, im Fall der Nichtzahlung einer Geldstrafe von Handelstöchtern Chips verkauft aufgeben, einige Investoren gedrängt werden, diese Option zu prüfen Toshiba. Toshiba-Chip-Tochter, sind die weltweit zweitgrößte NAND-Chip-Hersteller.
Ein Toshiba-Sprecher gab an, dass das Unternehmen seine Bemühungen, die Transaktion bis Ende des Monats abzuschließen, noch nicht aufgegeben hat, und selbst wenn es die Frist verfehlt, wird es das Chip-Geschäft so schnell wie möglich verkaufen.
Zuvor hatten einige Analysten vorhergesagt, den Flash-Speichermarkt zu spalten.Es gibt auch Medienberichte, dass das Scheitern der kartellrechtlichen Genehmigung für Toshiba eine gute Sache sei.Da die Finanzdaten sich verbessert haben, kann das Unternehmen den Angebotspreis sogar noch mehr erhöhen Der Preis stieg um 4 Milliarden US-Dollar.Einige aktive Aktionäre lehnten die Transaktion von Toshiba ab und glaubten, dass der Wert der Vermögenswerte unterschätzt wurde.Sie waren der Meinung, dass sie mit Bain Capital über den Kaufpreis verhandeln sollten oder dass sich das Flash-Geschäft spalten sollte.
Allgemein angenommen, dass die größte Schwierigkeit der Revisions Toshiba Transaktion von Hynix Unternehmen Industrie auch besorgt, dass, wenn die Übernahme abgeschlossen ist, wird Hynix größer und Einfluss auf dem Markt kommt, Schaden Wettbewerb. Historisch gesehen, da hat von Hynix Abnormal bedeutet, einen Fall von Toshiba Semiconductor Technology zu erhalten.
4. MLCC weiterhin die Preise erhöhen müssen bei der Preismanipulation wachsam sein;
Alle zusammen, Japan, vor allem Südkorea Unternehmen High-End-MLCC Produkte produziert, während der chinesische Festland, sind Taiwan Unternehmen auf dem Low-End-Markt basiert. Die Schätzungen der Industrie wird die strategische Anpassung der japanischen Unternehmen veröffentlicht 20% des Standard-MLCC Markts .
Spannende Speicherpreise zu einem Ende nach und nach kamen surge, aber die Preiserhöhungen im gleichen Zeitraum in den Weg der MLCC (Multi-Layer-Keramik-Kondensator) sind immer noch ‚mehr als Anstieg des Preis.‘ Vor kurzem auf den Markt der Nachricht, dass die drittgrößte MLCC Lieferanten Riese Taiwan Welt wird Im April wurde der Preis für MLCC um weitere 40% -50% erhöht.
In weniger als ein Jahr zuvor, hat der Riese immer wieder die MLCC stiegen die Preise um fast 30% des gesamten Angebots erhöht. Dank Preis, synchronisieren Umsatz übertraf der Riese zum ersten Mal in einer einzigen Monat Einnahmen 30. September 2017 Milliarden Taiwan-Dollar, durch monatliche Einkommen gefolgt stieg noch mehr als 30% über den Vorjahreswert, der im Dezember 2017 - Februar 2018 Umsatz mehr als 50% des 2017 Gesamtjahres wuchs, um den riesigen Umsatz von $ 32,26 Milliarden NT. Im Vergleich zum Vorjahr wuchs die Bruttomarge von 23,6% auf 32,5%, ein Plus von 8,9 Prozentpunkten.
Die Aktienkursentwicklung des Unternehmens ist es umso erstaunlicher, 2017 der Aktienkurs des Unternehmens nie NT $ erreicht 70 Yuan, die im März 2017 das erste Mal NT $ 80 Yuan überschritten, bis März 2018 der Aktienkurs des Unternehmens hat 500 Yuan NT überschritten , Der Anstieg gegenüber dem Vorjahr betrug mehr als 520% Der Markt, der Marktwert des doppelten Überschusses, macht den Riesen des Landes zum größten Gewinner der MLCC Preiserhöhung.
Anpassung der Angebotsstruktur
Ähnlich dem Anreiz für den Anstieg der Speicherpreise ist der Preisanstieg der MLKL auch auf die industrielle Umstrukturierung in der Branche zurückzuführen.
MLCC Kondensator ist die am häufigsten verwendeten Stücke von elektronischen Produkten, sind in Mobiltelefonen weit verbreitet, Autos, Haushaltsgeräte und andere Consumer-Geräte, ein Mobiltelefon werden Hunderte von Stücken MLCC und MLCC Menge eines Autos verwenden müssen 5000 erreichen .
Allerdings ist MLCC Preis extrem niedrig. Nach Yageo 2016 Ergebnis belief sich seine MLCC Produktion 343.100.000.000, einen Umsatz von rund 91 Milliarden Taiwan-Dollar, etwa NT $ 0,026 / Sterne, ein RMB etwa 0,5 Punkte / Sterne.
"Weil es zu billig war, begannen japanische Unternehmen, Low-End- und Mid-to-High-End-Produkte zugunsten von höher profitablen Autos und MLCCs für industrielle Anwendungen aufzugeben." Eine Quelle aus der Branche informierten die Reporter. Mitte 2016, Japan TDK kündigte seinen Rückzug aus dem allgemeinen MLCC-Markt an: Japan ist der weltweit führende Anbieter von MLCCs, Murata und TDK allein haben 50% der MLCC-Produkte der Welt produziert.
Alle zusammen, Japan, vor allem Südkorea Unternehmen High-End-MLCC Produkte produziert, während der chinesische Festland, sind Taiwan Unternehmen auf dem Low-End-Markt basiert. Die Schätzungen der Industrie wird die strategische Anpassung der japanischen Unternehmen veröffentlicht 20% des Standard-MLCC Markts .
Die Möglichkeit, die Sicherung Preise zu werden, nach dem Taiwan Yageo, Huaxin Branch, Haus Chaozhou drei-Ring, Fenghua Hallo-Tech-Produkte für MLCC Preise bekannt gegeben werden. Nach 2017 Gewinn, Huaxin Niederlassung 2017 MLCC Produkte Der Umsatz belief sich auf rund 12,14 Millionen US-Dollar, ein Anstieg von rund 19 Prozent im Vergleich zum Vorjahr.Im letzten Jahr stieg der Aktienkurs von AAC von NT $ 44 auf NT $ 111, ein Anstieg von ca. 152%.
In China, obwohl die MLCC-Aktien zeigten keinen so starken Anstieg, aber die großen Maklerbüros sind optimistisch, was die Lager, wie Ringgruppen, Fenghua Hallo-Tech, etc. Es ist erwähnenswert, dass, Fenghua Hallo-Tech speziell in 2016 Ergebnisbericht erwähnt Zu dieser Zeit stieg der Absatz von Fenghua Hi-Tech MLCC-Produkten um 22,1% und der Nettogewinn um 426,27%.
Obwohl Murata, der weltweit größte MLKC-Hersteller, nicht öffentlich erklärt hat, dass er die Preise erhöht hat, ist er optimistisch, dass MLCC knapp ist und investierte 260 Milliarden Yen in Kapazitätserweiterungen.
Alert-Preis-Manipulation
‚Obwohl es Rose zu heftig klingt, aber das Telefon hat keine Wirkung, ist der Gesamtwert des Anteils zu niedrig‘, ein Handy-Industrie-Veteran sagte Reportern, MLCC Preisen für Konsumgüter geliefert nicht auf Mobiltelefone, Autos, Haushaltsgeräte und andere Verbraucher haben keine intuitive Erfahrung.
‚Und ein wenig angelegte Hersteller von Mobiltelefonen, kann diese Art von Gerät sechs Monate oder sogar ein Jahr im Voraus in die Preise zu sperren.‘ Es ist auch, warum, sagte die Quelle ‚so offensichtlich in kurzer Versorgung, wenn der Speicher-Preise vor nicht ähnlich fühlen.‘
Es ist zu beachten, dass die MLCC Preissteigerungen sind vor allem Low-End-Produkte. Eine Industrie-Insidern „, die aktuelle MLCC, die Preise für High-End-Produkte können nicht nur in den Low-End steigen, während die Preise klingen, von denen viele Kanäle Shantou: Die ursprüngliche Preiserhöhung des Lieferanten wird hier mit dem Kanalanbieter multipliziert.
Japan Murata nie öffentlich Preise in den letzten fünf Jahren, Einkommenswachstum hat Produkte Kondensator blieb für mehr als 30% zu erhöhen. Berichtet ein 2017 Murata Kondensator Produktumsatz 369,5 Milliarden Yen um 32,6%, was einer Steigerung gegenüber dem Land Riese.
drei Viertel Dezember den Kondensator Produkt einen Umsatz von 115,5 Milliarden Yen, etwa $ 102 Millionen, was einer Steigerung von 13,6%, flach mit dem vorherigen Anstieg, zwei - Inzwischen Japans TDK die allgemeine Art von MLCC, 4 2017 zu verzichten Das Umsatzwachstum des Unternehmens ist hauptsächlich auf den Umsatzanstieg durch Smartphones, Automobilelektronik und andere Märkte zurückzuführen.
Laut Zolldaten importiert das Jahr 2016, China MLCC Produkte 5226000000 US-Dollar, während das Jahr 2017 China insgesamt MLCC Produkte 5620000000 US-Dollar, was einer Steigerung von 7,6% eingeführt, aber im Jahr 2018 von Januar bis Februar Importe beliefen sich auf 1 Milliarde MLCC Der US-Dollar stieg um 35,5% von den 738 Millionen US-Dollar für den gleichen Zeitraum des Vorjahres.
Nach der bisherigen Informationen Netzwerk-Industrie in China Daten prognostiziert die globalen MLCC Marktvolumen von etwa $ 10 Milliarden, während China nur eingeführt MLCC $ 5,6 Milliarden in oben genannten Handy-Herstellern erreicht, die im Jahr 2017 eingeführt ‚muß, um gegen diese Unternehmen diese Chance nutzen, den Markt zu manipulieren, nach allem, China Ist der weltweit größte Verbraucher von elektronischen Geräten.
In der Tat ungewöhnlich, der Preis für passive Komponenten Markt Monopol 21. März 2018 findet die Europäische Kommission, dass neun japanische Unternehmen von 1998 - für Aluminium-Elektrolyt-Kondensator / hoe Qualität Elkos Preisfestsetzungs zwischen 2012 und insgesamt aus eine Geldbuße in Höhe von etwa 254 Millionen Euro im Januar 2018 Weko von Singapur auch fünf Aluminium-Elektrolyt-Kondensatoren Unternehmen von 1997 - etwa 100 Millionen Yuan Preisfestsetzungsverhalten zwischen 2013 Monopolen Strafen zu machen.
Bisher hat die NDRC ein ständiges Problem von mehreren Interviews Samsung Speicherpreise gewesen, hat der aktuelle Preis des Speichers begonnen zu sinken. Und MLCC als Vertreter der passiven Komponenten, Preiserhöhungen fort. 21st Century Business Herald
Eingebettetes neuronales Netzwerk ermöglicht Bildverarbeitungs-, Hör- und Analysefunktionen;
Youval Nachum, Senior Produkt Manager, Audio und Speech Produktlinie, CEVA
Künstliche Intelligenz (AI) potenzielle Anwendungen wächst. Unterschiedliche neuronale Netze (NN) getestet, angepasst und verbessert die verschiedenen Probleme zu lösen. Es wurden verschiedene Verfahren die Verwendung von AI Datenanalyse zu optimieren. Die meisten der heutigen KI-Anwendungen, wie zum Beispiel Google und Amazon Übersetzung Alexa Spracherkennung und visuelle Identifizierung System, auch die Macht der Wolke mit. indem sie sich auf always-on Internet-Verbindung mit hoher Bandbreite Link und Netzwerk-Services, Netzwerk-Produkte und Smartphone-Anwendungen können auch so weit AI-Funktion integriert werden Der Schwerpunkt der Aufmerksamkeit liegt auf visuell gestützter künstlicher Intelligenz, zum Teil, weil sie in Nachrichten und Videos auftaucht, und zum anderen, weil sie menschlichen Aktivitäten ähnlicher ist.
Sprach- und visuelle neuronale Netze (Bild mit freundlicher Genehmigung von CEVA)
Bei der Bilderkennung, Analyse eines 2D-Bildes (eine erste Behandlungsgruppe von Pixeln), einer durchgehenden Schicht des neuronalen Netzes von Merkmalspunkten identifizieren größer. Anfänglich detektierten Kanten einen Teil einer Hochdifferenz aufweist. Angesichts Zum Beispiel sind die frühesten identifizierten Kanten um die Merkmale von Augen, Nase und Mund herum angeordnet.Wenn der Detektionsprozess in dem neuralen Netzwerk fortschreitet, werden die Merkmale desgesamten Gesichts detektiert.
In der letzten Phase kann in Kombination mit den Funktionen und den Ortsinformationen ein bestimmtes Gesicht mit dem größten Übereinstimmungsgrad in der verfügbaren Datenbank identifiziert werden.
Neuronale Netzfunktionsextraktion (Bild mit freundlicher Genehmigung von CEVA)
Die von der Kamera erfaßten oder aufgenommenen Objekte sind in der Datenbank mit der höchsten Wahrscheinlichkeit, dem menschlichen Gesicht durch das neuronale Netzwerk zu entsprechen, besonders vorteilhaft, da die Objekte nicht im exakt gleichen Winkel oder unter gleichen Lichtbedingungen fotografiert werden müssen.
Die große Popularität von KI, vor allem durch offene Software-Tools (auch Frameworks genannt), macht es einfach, ein neuronales Netzwerk aufzubauen und zu trainieren, um die Zielanwendung zu erreichen, auch wenn verschiedene Programmiersprachen verwendet werden. Zwei gemeinsame gemeinsame Frameworks sind TensorFlow und Caffe. Für bekannte Erkennungsziele kann ein neuronales Netzwerk offline definiert und trainiert werden.Nach dem Training kann das neuronale Netzwerk leicht auf einer eingebetteten Plattform eingesetzt werden.Dies ist ein intelligentes Netzwerk. Teilen, ermöglicht es, das neuronale Netzwerk mit der Fähigkeit des PC oder der Cloud zu trainieren, und der stromverbrauchsempfindliche eingebettete Prozessor muss nur die Trainingsdaten verwenden, um die Erkennung weiterzuführen.
Die Fähigkeit von Humanoiden, Personen und Objekte zu identifizieren, steht in engem Zusammenhang mit populären Anwendungen wie Industrierobotern und selbstfahrenden Autos.
Künstliche Intelligenz hat jedoch das gleiche Interesse und die gleiche Fähigkeit im Audiofeld.Auf die gleiche Weise wie Bildmerkmalsanalyse kann das Audio in Merkmalspunktezur Eingabe in ein neurales Netzwerk zerlegt werden.Ein Weg besteht darin, den Mel-Frequenz-Cepstrum-Koeffizienten (MFCC) zu verwenden. Zerlegen Sie das Audio in nützliche Features.Zuerst wird das Audio-Sample in kurze Zeitrahmen zerlegt, zum Beispiel 20 ms.Dann wird das Signal Fourier-transformiert und die Leistung des Audio-Spektrums wirdauf einer nicht-linearen Skala unter Verwendung überlappender dreieckigerFenster abgebildet. .
Sound neuronales Netzzerlegungsdiagramm (Foto: CEVA)
Durch Extrahieren von Merkmalen, können neuronale Netze verwendet werden, um die Ähnlichkeit von Audio-Samples und Audio-Samples Datenbank Vokabular oder Sprache zu bestimmen. Und als Bilderkennung, um neuronale Netz der möglichen Übereinstimmungen in der Datenbank nach bestimmten Worten zu extrahieren. Für diejenigen, die Google kopieren mögen Menschen und Amazon ‚OK Google‘ oder ‚Alexa‘ Sprach Trigger (VT) Funktion wird durch Snowboy vorgesehen KITT.AI eine Lösung. auslösenden Keywords auf ihre Plattform hochgeladen werden können, um zu analysieren, exportieren Sie eine Datei, integrierte In der Snowboy-App auf der Embedded-Plattform lassen sich Voice-Trigger (VT) -Schlüsselwörter auch offline erkennen.Die Audioerkennung ist nicht auf die Spracherkennung beschränkt.TensorFlow bietet ein Beispielprojekt für iOS. Kann zwischen männlichen und weiblichen Stimmen unterscheiden.
Eine weitere Anwendung ist die Erfassung der Stadt und die umliegenden Wohn- und andere Tiergeräusche, die wir leben. Dies wurde bereits durch die Tiefe des Lernens Fledermaus-Monitoring-System in der Queen Elizabeth Olympic Park installiert überprüft worden. Es bietet eine visuelle und akustische Erkennung neuronale Netzwerk integriert in Die Möglichkeit einer Plattform: Zum Beispiel kann das Identifizieren bestimmter Töne über Audio verwendet werden, um ein Sicherheitssystem für die Aufzeichnung auszulösen.
Es gibt viele Cloud-basierte AI Anwendung unrealistisch ist, auf der einen Seite gibt es das Problem des Datenschutzes, Datendienste zum Teil wegen der schlechten Verbindung oder Bandbreite Unzulänglichkeit kann nicht aufrechterhalten werden. Darüber hinaus Echtzeit-Performance ist ein Anlass zur Sorge. Zum Beispiel der industriellen Fertigung Das System erfordert eine transiente Antwort, um die Produktionslinie in Echtzeit zu betreiben, und die Verzögerung bei der Verbindung mit dem Cloud-Dienst ist zu lang.
Daher wird immer mehr Aufmerksamkeit auf die AI-Funktion auf das Endgerät gerichtet, dh auf die Leistungsfähigkeit der künstlichen Intelligenz des verwendeten Geräts Viele IP-Anbieter bieten Lösungen wie die CEVA-X2- und NeuPro-IP-Cores von CEVA an. Durch die Unterstützung von Software ist es leicht, in das bestehende neuronale Netzwerk-Framework zu integrieren.Es bietet die Möglichkeit, eingebettete Systeme mit künstlicher Intelligenz zuentwickeln und gleichzeitig die Flexibilität von Prozessoren mit geringem Stromverbrauch zu gewährleisten.Anwenden eines Spracherkennungssystems als ein Beispiel Sie können die auf dem Chip integrierte, leistungsoptimierte künstliche Intelligenz verwenden, um eine Reihe von sprachgetriggerten (VT) Schlüsselwörtern und eine minimale Anzahl von Sprachbefehlen (VCs) zu identifizieren.Speziellere Sprachbefehle und Funktionen können in Anwendungen verwendet werden. Wachen Sie aus dem Sprachauslösungszustand mit niedriger Leistung auf, der durch Cloud-basierte KI abgeschlossen wird.
Schließlich kann auch ein Convolutional Neural Network (CNN) verwendet werden, um die Qualität von Text-to-Speech (TTS) -Systemen zu verbessern.TTS hat in der Vergangenheit viele qualitativ hochwertige Aufnahmen aus vielen kleinen Stücken der gleichen Voiceover in einen kontinuierlichen Sound integriert. Die Ausgabe ist menschenlesbar, fühlt sich aber immer noch an wie die Stimme eines Roboters wegen des seltsamen Tones und der Tonhöhe der Ausgabe.Wenn Sie versuchen, verschiedene Emotionen auszudrücken, benötigen Sie eine neue Reihe von Aufnahmen.Gogles WaveNet verbessert die aktuelle In dieser Situation werden TTS-Wellenformen mit einer Rate von 16.000 Abtastungen pro Sekunde durch ein konnektives neuronales Netzwerk (CNN) erzeugt.Im Vergleich zu früheren Klangbeispielen ist die Ausgabe nahtlos, mit deutlich natürlicherem und qualitativ höherem Klang.