電子發燒友網報道(文/李彎彎)近日,啟英泰倫宣布完成B++輪融資,總融資金額數千萬,本輪融資資金將主要用于生產備貨和市場拓展。該公司董事長何云鵬表示,此次融資為公司發展注入了強勁的資金動力,并將進一步加速啟英泰倫在智能語音芯片市場的布局。
AI語音芯片市場持續提升
近幾年,AI語音芯片在智能家居、智能車載、智能穿戴等領域的滲透率快速提升。智能家居方面,越來越多的廠商傾向于采用AI語音芯片,來替代傳統的AP及MCU芯片和IOT芯片,AI語音芯片在風扇、茶吧機、取暖桌、空調等眾多領域已經開始大規模批量應用。
智能汽車方面,此前智能汽車中的語音交互多是在云端進行識別處理,然而云端的方式存在無法實時響應、網絡無連接時不能使用等問題,因此業界認為端側語音芯片將會很好的補充云端芯片的不足。
智能穿戴方面,隨著芯片尺寸越來越小,成本越來越低,AI語音芯片在穿戴設備上的應用也越來越多。此外,AI語音芯片還可以在醫療設備、機器人、工業檢測等領域得到應用。
啟英泰倫的技術優勢
啟英泰倫可以說是人工智能語音芯片領域的標桿企業,是一家同時掌握人工智能語音算法、芯片設計、語音數據處理及訓練引擎、軟硬件產品應用方案開發全技術鏈企業,可為用戶提供一站式Turnkey服務。
在2022年7月第三代語音芯片發布會上,該公司表示,經過長達7年的發展,公司積累的B端客戶已超過5000名,平臺開發者超過1萬名,使用啟英泰倫智能語音平臺的在校AI學員超過10萬名。離線語音方案的年裝機量超過2000萬,并正快速向上億年裝機量發展。
從實際應用場景來看,智能語音的需求大致可以概括為語義理解、特征識別、語音處理、實時交互四個方面。為了更好地滿足用戶需求,啟英泰倫在算法攻關和芯片研發兩個方面同時發力。其自研技術平臺BNPU(腦神經網絡處理器)已迭代三次,從BNPU1.0、BNPU2.0,到BNPU3.0。
據何云鵬此前介紹,在實際應用中,用戶對智能語音的要求極高,對于一個能聽會說的設備,常以機器人,甚至超人的標準對待。比如,在人耳也不易聽清的嘈雜環境中,會希望語音設備能聽清;人耳很難同時聽懂兩個以上人說話,但要求語音設備能聽懂。此外,很少有人能聽懂各地的方言口音,但各地方的人會要求設備聽得懂該地方言。
為了滿足上述苛刻要求,第三代BNPU作了大量技術迭代。除繼承第二代的語音識別、聲紋識別外,還支持了基于深度學習的降噪技術(深度降噪),人聲分離技術(深度分離),命令詞自學習2.0版本技術,以及行業首次突破性的離線NLP技術。
在此之前,業界普遍認為只有云端才能實現NLP,而啟英泰倫最新的技術卻可以采用端側智能語音芯片實現NLP,將語音處理放在端側,既保障了用戶的體驗感,又能降低云端搭建和運營成本,降低網絡帶寬消耗,也能提升用戶使用的安全性。
小結
當前,隨著語音芯片在行業滲透程度逐步提升,消費者越來越習慣于通過語音對設備進行控制,未來市場規模還將繼續提升。另外啟英泰倫本身在語音芯片領域就具備領先的技術優勢??上攵?,在市場持續提升,及資本的支持下,具有技術實力的語音芯片企業未來發展可期。
AI語音芯片市場持續提升
近幾年,AI語音芯片在智能家居、智能車載、智能穿戴等領域的滲透率快速提升。智能家居方面,越來越多的廠商傾向于采用AI語音芯片,來替代傳統的AP及MCU芯片和IOT芯片,AI語音芯片在風扇、茶吧機、取暖桌、空調等眾多領域已經開始大規模批量應用。
智能汽車方面,此前智能汽車中的語音交互多是在云端進行識別處理,然而云端的方式存在無法實時響應、網絡無連接時不能使用等問題,因此業界認為端側語音芯片將會很好的補充云端芯片的不足。
智能穿戴方面,隨著芯片尺寸越來越小,成本越來越低,AI語音芯片在穿戴設備上的應用也越來越多。此外,AI語音芯片還可以在醫療設備、機器人、工業檢測等領域得到應用。
啟英泰倫的技術優勢
啟英泰倫可以說是人工智能語音芯片領域的標桿企業,是一家同時掌握人工智能語音算法、芯片設計、語音數據處理及訓練引擎、軟硬件產品應用方案開發全技術鏈企業,可為用戶提供一站式Turnkey服務。
在2022年7月第三代語音芯片發布會上,該公司表示,經過長達7年的發展,公司積累的B端客戶已超過5000名,平臺開發者超過1萬名,使用啟英泰倫智能語音平臺的在校AI學員超過10萬名。離線語音方案的年裝機量超過2000萬,并正快速向上億年裝機量發展。
從實際應用場景來看,智能語音的需求大致可以概括為語義理解、特征識別、語音處理、實時交互四個方面。為了更好地滿足用戶需求,啟英泰倫在算法攻關和芯片研發兩個方面同時發力。其自研技術平臺BNPU(腦神經網絡處理器)已迭代三次,從BNPU1.0、BNPU2.0,到BNPU3.0。
據何云鵬此前介紹,在實際應用中,用戶對智能語音的要求極高,對于一個能聽會說的設備,常以機器人,甚至超人的標準對待。比如,在人耳也不易聽清的嘈雜環境中,會希望語音設備能聽清;人耳很難同時聽懂兩個以上人說話,但要求語音設備能聽懂。此外,很少有人能聽懂各地的方言口音,但各地方的人會要求設備聽得懂該地方言。
為了滿足上述苛刻要求,第三代BNPU作了大量技術迭代。除繼承第二代的語音識別、聲紋識別外,還支持了基于深度學習的降噪技術(深度降噪),人聲分離技術(深度分離),命令詞自學習2.0版本技術,以及行業首次突破性的離線NLP技術。
在此之前,業界普遍認為只有云端才能實現NLP,而啟英泰倫最新的技術卻可以采用端側智能語音芯片實現NLP,將語音處理放在端側,既保障了用戶的體驗感,又能降低云端搭建和運營成本,降低網絡帶寬消耗,也能提升用戶使用的安全性。
小結
當前,隨著語音芯片在行業滲透程度逐步提升,消費者越來越習慣于通過語音對設備進行控制,未來市場規模還將繼續提升。另外啟英泰倫本身在語音芯片領域就具備領先的技術優勢??上攵?,在市場持續提升,及資本的支持下,具有技術實力的語音芯片企業未來發展可期。
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