【关键合作】携手Sensory扩展机器学习的开发和应用支持能力

近期Silicon Labs（亦称“芯科科技”）很高兴地宣布与SensoryInc.公司建立合作伙伴关系，以扩展我们的机器学习（ML）开发能力。Sensory是唤醒词检测和命令或连续语音识别领域的市场领军企业，已在超过 30 亿台设备上提供了机器学习的功能。通过这一全新的合作伙伴关系，Sensory已做好准备，将在Silicon Labs专注于机器学习的强大无线SoC上进行部署。

具体而言，您可在 EFR32第一代和第二代无线SoC平台上开始使用Sensory的产品，其中包括我们最新发布支持Matter标准并内置ML硬件加速器的EFR32MG24(MG24)。MG24可以从主要的Arm Cortex MCU内核卸载机器学习任务到专门的加速器上，从而将这些机器学习操作的性能提高8倍，将能耗降低6倍。点击文末的阅读原文按钮或访问下方链接获取完整的博客内容：https://cn.silabs.com/blog/expanding-our-ai-capabilities-with-sensory-inc

为您提供物联网开发过程中各个阶段的机器学习设计支持Silicon Labs专注于打造互联设备，改变人们与环境互动的方式，无论是家居还是工商业领域。更令人兴奋的一大新兴趋势是，在嵌入式设备和边缘注入ML，可有助于扩展此类互动。机器学习不仅完善了唤醒词检测或玻璃破碎检测等现有用例，还可根据声音（而非移动）实现建筑占用率检测等全新用例（我们都经历过这样的情况：运动检测器未捕捉到手指在键盘上的细微移动；您还在办公室时灯就已关闭）。我们认识到，每个开发者可能正处在ML之旅的不同阶段。因此，Silicon Labs创建了简单的类别，可根据相应的ML专业知识水平提供合适的解决方案：ML专家、ML探索者和 ML解决方案。

• 专家：ML专家是拥有丰富ML项目工作经验、熟悉TensorFlow和Python的人员。这些开发人员了解如何预处理原始数据并衰减关键元素，知道如何创建适当的卷积计算网络，以及如何解释从推理得来的随机信息的恒定输出。
• 探索者：ML探索者是熟悉ML概念、经验丰富的嵌入式开发人员，但可能第一次处理ML项目，或者正在探索ML如何帮助其产品脱颖而出。该级别的开发人员对提供端到端工作流程覆盖的工具感兴趣，或者更喜欢基于 GUI 的工具而不是基于代码的解决方案。
• 解决方案：对该级别开发人员的ML应用经验要求很低，他们需要寻找专注于其特定用例的解决方案，以便集成到当前应用中。对此级别提供的工具将侧重于将ML作为方法，但不需要任何ML经验。
  

携手 Sensory扩展物联网设备ML解决方案

随著Silicon Labs与Sensory建立合作伙伴关系，将可在MG24系列无线SoC内置AI/ML硬件处理器的领先基础上，进一步扩展我们对机器学习的技术支持和应用开发能力。

Sensory首席执行官Todd Mozer表示：“Silicon Labs 非常重视 Zigbee 等多种协议的低功耗、无线连接性，这对于扩大Sensory用户群的机器学习覆盖范围是一大有益的补充。”SiliconLabs 携手Sensory为低功耗无线应用开辟了新市场。Sensory的产品非常适合那些无需定制AI/ML应用程序，而是准备从Sensory预先封装、完整成熟的代码集中进行选择的人员。

如果您感兴趣，可查看GitHub上的示例代码，这个小演示旨在展示如何在边缘使用唤醒词检测：https://github.com/SiliconLabs/machine_learning_applications/tree/main/voice/sensory_wakeupword此外，Silicon Labs 还将Sensory和其他有影响力的机器学习组织加入了tinyML基金会。通过加入该社区，Silicon Labs将加强该基金会在促进嵌入式设备上采用和使用更多tinyML应用程序方面所做的工作，分享知识，指导用户和市场，探索可利用tinyML技术解决的新用例和问题，并由此增加市场采用率。

开始使用Sensory和Silicon Labs携手打造的物联网机器学习

如上所述，使用GitHub上的示例代码即可立即开始使用 Sensory 的产品。Sensory 还参加了我们近期举办的 WorksWith 2022 开发人员大会。您可使用 Sensory 点播功能观看培训，获得更多的实操经验。

AI/ML 物联网开发培训：https://cn.silabs.com/support/training/ai-ml-iot-development-training-works-with-2022您还可在 Silicon Labs在线社区上阅读Silicon Labs发表的技术操作指南－Use your own Wake Word in this ML example by just Typing theWake Word：https://community.silabs.com/s/share/a5U8Y0000002LsIUAU/use-your-own-wake-word-in-this-ml-example-by-typing-the-wake-word，以查看Silicon Labs与Sensory合作内容的更多示例。
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