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English SISTC 如何利用智能 MEMS 麦克风和 AI MEMS 麦克风阵列推动边缘人工智能发展
随着人工智能（AI）和机器学习（ML）日益渗透到现代技术的各个层面，我们看到了一个全球性的转变--从基于 GPU 的强大云服务器向高效、低功耗的嵌入式边缘设备转变。在这一转变中，微控制器 (MCU) 和 TinyML 技术发挥着至关重要的作用。
在无锡硅源科技有限公司（SISTC），我们的使命是带来真正的 "边缘智能"。(无锡硅源科技有限公司（SISTC）的使命是实现真正的 "边缘智能"。通过将 MEMS 麦克风技术与优化的 MCU/SoC 设计相结合，我们使低功耗设备能够执行 AI/ML 任务，即使是在电池供电或始终在线的情况下。
人工智能/移动语言与 MCU 的结合：边缘智能的案例
人工智能使系统能够执行类似人类的任务：理解语言、识别模式、做出决策。传统上，这类系统依赖于云服务器或强大的 GPU。然而，这种模式正在发生转变。
MCU 功耗低、外形小巧，而且处理能力不断增强，正在成为边缘级人工智能的基础：
- 关键词搜索和语音命令检测 (唤醒词检测）
- 传感器融合 - 合并来自多个传感器的数据，做出更明智的决策
- 异常检测 用于预测性维护或质量控制
- 物体或事件检测 例如声音分类），甚至是在受限硬件上进行简单的视觉/音频融合
- 手势或声音意识 (例如，检测存在、环境声音、语音指示）
通过使用 MCU 而不是一味依赖云或大型硬件，设备可获得以下优势 实时响应、低延迟、隐私（设备上处理）和 降低能耗.
挑战为什么 MCU 上的人工智能很难
在微控制器上部署人工智能并非易事，因为
- 内存和存储空间有限 - 许多 MCU 只有几十或几百 KB 的 RAM 和少量闪存，远远低于典型的 ML 环境。 design.eccn.commcu.eetrend.com
- 受限的计算能力和能源预算 - 卷积、矩阵乘法或递归运算等任务都是计算密集型任务，通常不适合传统 MCU。
- 实时和低功耗要求 - 特别是在电池供电或始终在线的设备上，延迟和能效至关重要。
- 模型大小和复杂程度 - 复杂的深度神经网络 (DNN) 可能因为体积太大而无法安装在 MCU 上，或者因为太重而无法高效运行。
这些挑战意味着，简单地将云计算风格的神经网络移植到 MCU 上通常是行不通的。相反，我们需要优化模型、轻量级推理引擎和硬件感知设计。
TinyML：让设备上的人工智能成为现实
TinyML - 在资源受限的嵌入式设备上部署优化的 ML 模型的实践 - 应对了这些挑战。 福利包括 mcu.eetrend.com
- 本地推理：不依赖云 - 确保隐私，减少延迟，实现离线稳定运行
- 低功耗 - 适合电池供电设备或始终保持接通的传感器
- 紧凑型机型 - 经过量化、剪枝或架构优化后，模型可在几十到几百 KB 的内存中运行
- 实时响应 - 实现及时反应（如唤醒词检测、事件检测、异常警告等）
TinyML 在现实世界中的应用包括关键词定位、声音事件检测（如玻璃破碎检测、咳嗽检测）、环境监测、预测性维护、可穿戴健康监测等。 atharvgyan.com+2CSDN
学术研究为这些进展提供了支持：例如，MCUNet 框架表明，适当设计的神经架构和高效推理引擎可实现 "微控制器上的 ImageNet 规模推理"。 arXiv
SISTC 的创新：利用 MEMS 麦克风实现以音频为中心的边缘人工智能
在 SISTC，我们将 TinyML 原则具体应用于 音频传感 - 将智能直接嵌入麦克风前端和边缘 SoC。
智能 MEMS 麦克风 - 人工智能就绪的音频前端
我们的 智能 MEMS 麦克风 专为边缘 AI/ML 应用而设计：
- 超低功耗--适用于始终保持开机状态、使用电池供电的设备 sistc.com
- 高信噪比 (SNR) 和宽动态范围--为 ML 推理提供可靠的声学数据 sistc.com
- 数字输出（如 PDM）--便于 MCU 或 DSP 高效采集数据，无需庞大的模拟前端 sistc.com
- 外形小巧 - 适合空间有限的物联网、可穿戴设备或智能家居设备
与支持 TinyML 的微控制器配对后，这样的麦克风就成了本地推理任务的前端，如
- 唤醒词检测（关键词发现）
- 音频事件分类（玻璃破碎、咳嗽检测、环境声音检测）
- 始终在线的环境监测（环境噪声、存在检测）
- 声音异常检测（用于安全或维护）
这种方法使主 MCU 从繁重的模拟处理中解脱出来，降低了功耗，并确保在真实世界的嘈杂环境中进行可靠、准确的传感。
人工智能 MEMS 麦克风阵列 - 空间音频智能和语音感知能力
对于语音方向检测、波束成形、语音增强、多声道音频处理等更高级的用例，SISTC 可提供 人工智能 MEMS 麦克风阵列 (目录）： 传感器模块类别).
该阵列与嵌入式人工智能/人工智能推理相结合，可支持
- 声源定位（到达方向，DoA）
- 波束成形和噪声抑制
- 多通道场景中的嵌入式语音增强或音频事件检测
- 智能家居、机器人、工业监控、安防系统--只要是与声学意识和空间音频有关的领域
通过这种集成，即使是空间和功率受限的设备（智能扬声器、门铃、安全传感器、工业声学监控器）也能获得先进的音频智能。
MCU + 人工智能加速器：实现边缘高效推理
SISTC 的新一代无线 SoC 和 MCU 集成了专用矩阵/矢量处理单元（AI/ML 加速器），从而能够实现
- 高效执行卷积层或密集层（CNN、MLP）
- 加速推理，降低延迟和功耗
- 支持 TinyML 框架（例如量化 CNN、小型语音识别模型、音频分类）
这种 SoC 级集成使在资源受限、电池供电的设备上运行人工智能工作负载（如唤醒词检测、声学事件检测和其他轻度分类任务）成为可能--完全在设备上实时运行。
结论--迈向音频边缘智能的未来
随着人工智能不断从云端进入每个传感器和设备，"边缘智能 "已不仅仅是一个流行词，而是变得至关重要。对于基于音频的应用而言，将人工智能嵌入 MEMS 麦克风和边缘 MCU 将带来新的可能性：保护隐私的始终在线语音控制、声学事件检测、智能可穿戴设备、智能家居自动化、工业传感、环境监测等。
在 SISTC，凭借我们的智能 MEMS 麦克风和 AI MEMS 麦克风阵列，我们正在构建未来边缘 AI 生态系统的基础 - 实现 "边缘听觉+思维"。无论您是在设计智能家居设备、可穿戴小工具、工业传感器还是声学安全系统，SISTC 都能为您提供所需的音频智能基础。
如果您想进一步了解我们的传感器模块产品，请访问我们的 传感器模块目录.
