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XMOS推動智能音頻等媒體處理技術從嵌入式系統(tǒng)轉向全新邊緣計算

海闊天空的專欄 ? 來源:廠商供稿 ? 作者:廠商供稿 ? 2026-02-26 09:20 ? 次閱讀
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XMOS at Embedded World 2026.jpg

XMOS demos at Embedded World 2026.jpg

中國北京,2026年2月——領先的邊緣AI與智能音頻技術提供商XMOS日前宣布,公司將參加全球嵌入式與邊緣智能領域的年度盛宴國際嵌入式展覽會(Embedded World 2026,EW 26),全面展示生成式系統(tǒng)級芯片(GenSoC)、基于音頻等媒體技術的實時感知、采用其xcore.ai平臺芯片的本地智能與極致交互體驗等創(chuàng)新,與行業(yè)共啟邊緣智能新紀元。EW 26將于3月10日-12日在德國紐倫堡會展中心盛大舉行。

多年來,XMOS一直致力于開發(fā)集邊緣人工智能(AI)、控制器MCU)、數(shù)字信號處理器DSP)和靈活I/O于一芯的xcore平臺芯片,隨著大模型輕量化與端側AI加速需求的爆發(fā),邊緣AI已成為包括本屆EW 26大會等行業(yè)活動的主角之一,越來越多的客戶通過采用XCORE系列智能芯片來使其設備從“聯(lián)網(wǎng)”走向“自主思考”。語音作為最自然的人機交互入口,與邊緣AI推理、多模態(tài)感知深度協(xié)同,成為重構智能體驗的核心能力。

在EW 26現(xiàn)場,XMOS將在其展位上(展位號:四號館4-550)介紹一系列創(chuàng)新技術方案,全面呈現(xiàn)面向未來的前沿解決方案,并帶來多場沉浸式現(xiàn)場演示,讓參觀者近距離體驗邊緣計算、人工智能與音頻處理技術融合帶來的全新可能,并可以根據(jù)開發(fā)者的具體需求探討創(chuàng)新的解決方案。XMOS現(xiàn)場活動亮點包括:

面向音頻DSP的生成式SoC

XMOS在行業(yè)中率先推出生成式SoC,在EW 26現(xiàn)場的XMOS展位上,觀眾可以搶先親身體驗用于音頻DSP的生成式SoC。直觀感受生成式SoC如何革新音頻DSP開發(fā)模式,支持用戶僅通過自然語言,即可在數(shù)分鐘內(nèi)快速構建完整的音頻處理鏈路,大幅簡化開發(fā)流程、提升研發(fā)效率。

邊緣AI視覺——實時識別與即時響應的AI技術

親眼見證視覺AI與實際應用場景的深度融合。XMOS帶來的邊緣AI視覺方案展示了XCORE?處理器是如何在邊緣側實現(xiàn)高確定性和低時延決策,而無需依賴云端即可完成實時識別與即時響應,同時實現(xiàn)了現(xiàn)場功能啟動與隱私保護等邊緣智能。

極具挑戰(zhàn)的環(huán)境下實現(xiàn)搭載DNN降噪技術的AI智能拾音

XMOS的AI加速引擎通過先進算法可實現(xiàn)實時智能降噪,在嚴苛環(huán)境下仍能確保清晰拾音,全面滿足專業(yè)領域與工業(yè)級應用的高標準要求。目前已有多家客戶利用該解決方案開發(fā)了成熟的產(chǎn)品。

滿足隱私保護需求的連續(xù)監(jiān)測拾音,實現(xiàn)了語音驅動自動聲音識別(ASR)

XMOS的語音處理器產(chǎn)品系列支持遠場拾音與離線AI本地指令,從而在保障隱私的前提下,實現(xiàn)持續(xù)在線的語音交互體驗。

基于以太網(wǎng)的網(wǎng)絡音頻

XMOS還展示基于XMOS自研處理器的高性能、低時延音頻流傳輸,證明了其可為專業(yè)音頻應用提供精準同步與可擴展能力。

XMOS誠邀全球合作伙伴蒞臨4號館550展位,共同探討邊緣AI和媒體處理技術的創(chuàng)新趨勢,共同把握全球智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展機遇。展會現(xiàn)場設有專業(yè)工程師答疑及商務洽談區(qū),XMOS期待與您攜手,共建智能物聯(lián)網(wǎng)新生態(tài),共創(chuàng)美好未來!

歡迎發(fā)送郵件至ThomasMu@xmos.com,即刻與XMOS預約會議,深入交流合作。

關于XMOS

XMOS是生成式系統(tǒng)級芯片(GenSoC)的領先開發(fā)者。其XCORE平臺使用戶能夠在一顆芯片中生成自己的SoC,同時還兼具覆蓋了控制、I/O、DSP和AI等功能的實時可重構性。其高確定性的并行架構意味著它可以在不相互干擾的情況下同時執(zhí)行多個任務,并在所有部署場景中都能可靠、可預測地完成這些任務。作為一種生成式平臺,XCORE的靈活性、可擴展性和確定性使其能夠在生成所需要的系統(tǒng)的同時還具有各種關鍵優(yōu)勢。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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