知存科技再推存算一体芯片，用AI技术推动助听器智能化

2022年3月，知存科技量产的国际首颗存内计算SoC芯片WTM2101正式投入市场。如今已在端侧实现商用，提供语音、视频等AI处理方案并帮助产品实现10倍以上的能效提升。WTM2101采用40nm工艺，是一颗拥有高算力存内计算核的芯片，相对于NPU、DSP、MCU计算平台、AI算力提升10-200倍，具备1.8MB权重、50Gops算力。

顾名思义，存内计算芯片采用存算一体架构，区别于传统计算架构冯诺伊曼以计算为中心的设计，改为以数据存储为中心的设计。由于冯诺伊曼架构存在一定的局限性，那就是随着CPU，或者运算单元的运算能力提高，数据传输并没有跟上CPU运算频率的同步递增，这样就出现存储墙。

知存科技FAE总监陆彤表示，存储墙会带来两个弊端，一是时延问题，因为由数据从memory 搬到计算单元里是需要时间的，当然也有不同的解决方法，比如采用更快的存储单元、更宽的数据通道，或者是采用分布式的方式进行存储。二是功耗问题，预计会占整个芯片功耗的50%-90%左右。

存算一体架构通过在存储体上采用不同的技术，或者叫重新设计，让存储器件单元能直接完成乘加计算，也能存储数据，极大程度上解决了存储墙的问题，从而大幅度提升芯片的运行效率，突破瓶颈。

WTM2101在助听器领域，能够提供增益调整、EDRC等助听基本功能，知存科技FAE总监陆彤介绍WTM2101在助听领域更突出的价值更多还是体现在AI 相关应用上，例如双麦BF+AI-ENC降噪实现智能融合降噪，能够做到11ms延时、20db降噪。WTM2101还加入了AI通透功能，能够选择性通透电视、音乐等有效声音。

防啸叫是助听器的刚需功能，为了实现该功能，WTM2101除了实施传统的啸叫算法，也添加了NN抗啸叫算法组合；在健康监测方面，还加入了低功耗NN心率算法，并且实现了超低功耗标准模式50uA、运动模式为80uA。

此外，由于助听器应用在耳道里面，没有什么按键或者其他的方式能够操作，因此自动环境识别也是助听器产品需要关注的重点，目前，业内有厂商计划采用语音控制的方式实现，或者基于AI深度学习/经典算法，进行环境音检测。WTM2101加入了关键词唤醒功能，算力约为10~20Mops。“如果从算力上来看，这些算法需要上百，甚至上G的OPS 算力需求，可能业内其他产品部署起来会有算力的压力。但WTM2101具备50Gops算力，是能够完成这些工作的”。

在低分辨率下，当信噪比到- 10db甚至-5db更低，佩戴者在使用助听器时就很难区分语音。而WTM2101具备人声增强功能，PESQ相对小算力AI算法和经典算法提高0.4和0.5.

据了解，飞利浦在去年推出飞利浦HearLink30平台助听器，引入了多种AI智能技术。不难发现，在技术的成熟下，越来越多AI技术的应用让助听器变得更加智能。“AI给助听器带来了很大的升级，AI在智能降噪、去啸叫和环境识别上面有很大优势”，知存科技相关负责人对电子发烧友网表示。目前已有多款助听器不仅仅是助听功能，还具备健康监测等更多功能，降噪功能也越来越强大。

助听器芯片计算数据存储

免责声明：本网信息来自于互联网，目的在于传递更多信息，并不代表本网赞同其观点。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实，对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺，并请自行核实相关内容。本站不承担此类作品侵权行为的直接责任及连带责任。如若本网有任何内容侵犯您的权益，请及时联系我们，本站将会在24小时内处理完毕。