12月26日，探境科技举办“黑科技发布会”。在会上，探境科技正式公布自己的AI语音识别芯片产品矩阵，介绍其核心架构为SFA，同时，正式推出具备AI双麦降噪功能的语音识别方案即Voitist音旋风612。

　　探境科技是于2022年3月成立，是一家致力于语音、图像AI芯片的AI芯片设计公司，主要提供软硬件一体化的整体方案。

　　探境科技的产品主要采取SFA核心架构，这是一种面对AI芯片里存储墙的问题而设置的架构，主张以存储驱动计算。与“类CPU架构”相比，SFA架构数据访问可以降低10至100倍，同时如果在28纳米工艺条件下，SFA架构系统能效比将达到较高水平，可达4T OPS/W，计算资源利用率高，对DDR宽带的占用也会大大降低。

　　探境科技CEO鲁勇称：SFA架构具有通用性，可以支持目前所有的深度学习神经网络，同时，它对神经网络参数以及数据类型没有限制。就算是没有任何经验和基础的用户也能够轻松驾驭、使用工具链。

　　自2022年推出SFA架构之后，两年内，探境科技首先推出语音芯片，完成语音芯片的量产，量产超过百万，合作伙伴多达30多家，包括海尔等著名企业。而图像芯片已在2022年Q4流片成功，核心能效比可以达800 IPS/w这一高水平，同时图像芯片在一些领域已经处于盈利模式。

　　2022年9月，音旋风611 开始量产，目前出货量已经超过百万，取得了不错的成绩。此次Voitist音旋风612也正是在前者的基础上，对语音识别算法，尤其是AI降噪算法、端到端算法进行了进一步的升级，为消费者提供更为优质的体验、使用效果。

　　探境科技副总裁李同治表示：目前在语音研发领域，尤其是智能家居语音研究领域还存在较多问题，其中最为主要的有低音噪比、信号差、接收不及时、多声源、非稳态的噪声等问题，为此，探境科技将会通过高计算强度的神经网络、AI降噪算法以及双麦算法，解决在降噪和语音识别这两个环节的问题。

　　对于语音识别产品，还有一个十分重要的问题就是如何处理信号问题。目前，传统的解决方案主要是利用麦克风阵列信号增强算法，但这一方案过度依赖声源定位、无法降低降噪比且对元件的要求极高，难以达到较高的语音识别效果和降噪效果。

　　根据这一情况，探境科技则是把增强和识别进行一体化的处理，从而实现端到端的识别，同时，采用基础于神经网络的AI算法，来增强信号，提高信号的接收速度；推出端到端AI双麦算法，并将其与FCSP相结合，提高准确度。

　　在这些解决方案的基础上，Voitist音旋风612将呈现更为优质、更加低噪、更为及时的语音识别效果，接下来，让我们一起拭目以待吧！

　　

　　今年2月底，探境科技发布了由低功耗系列、主打系列、旗舰系列组成的三大系列、6颗AI芯片组成的产品矩阵。其中，探境发布了具备AI双麦降噪功能的语音识别方案，即Voitist音旋风612，这也是首个离在线一体的语音识别解决方案。

　　信噪比，是衡量需要识别的目标声源与其它干扰声源强度比值的对数。一般将信噪比低于15dB的称为噪声环境。信噪比越低，识别难度越大。

　　

　　在语音识别的研发过程中，一个完整的识别链路可以简化为麦克风输入、降噪处理、语音识别、识别结果输入四个环节。想做好识别，首先要在降噪处理上下功夫。

　　据探境科技副总裁李同治介绍，为了验证探境AI降噪算法的有效性，他曾将一批信噪比在3dB左右的语音数据送到一个知名的云端公开语音识别引擎做了测试，降噪后比降噪前提高30%识别准确率。

　　在传统的语音识别算法里，用的最多的是全连接的操作，叫DNN/DTNN。相比较于全连接操作，卷积操作能够提供更高的计算强度，且卷积运算与人类大脑负责感知模块的处理方法类似，能够提取满足大脑认知的本质特征。

　　探境将其计算机视觉中的一些经验迁移到语音识别中，在语音识别算法上加入了更多的卷积操作，重新设计了一个高计算强度的神经网络，即HONN(High Operation Neural Network)。

　　正是依托于AI降噪技术+HONN神经网络，探境的Voitist音旋风611，可以覆盖绝大部分的生活场景，无惧各种噪音干扰。

　　为了提升低这些场景下的识别率，还需要使用麦克风阵列来增强语音信号。探境在双麦算法上有自己的独门绝技—FCSP双麦识别算法。”

　　“为了克服传统分模块语音增强算法的这些缺点，我们设计出了基于FCSP的端到端AI双麦算法。”李同治对记者表示。FCSP(Frequency Complex Subspace Projection)是探境自研的频域复数子空间投影算法的简称。

　　这个算法直接输入阵列信号，输出的是最终的识别结果，中间部分全部交给基于深度学习的AI算法来处理，不再使用传统的数字信号处理方法。信号增强与识别模块整体以降低识别错误率为目标进行优化，避免了语音增强与语音识别模块错配的问题。

　　“端到端”是目前国际上最前沿的处理算法。通过AI语音算法+HONN神经网络模型来提升识别率，再通过FCSP“端到端”的双麦处理算法简化识别流程，降低最终识别错误率，探境的语音算法实现了跨越式的升级。

　　探境自研的SFA架构，以存储驱动计算，具有能效比高、资源利用率高、通用性强等特点。在SFA架构上实现深度学习时，只需要一个较高层次的神经网络描述。SFA的编译器首先将这个神经网络进行全部融合，然后根据具体架构实现的规模产生一个统一的存储流图，再进行存储节点的时空映射，最后根据各个节点之间的计算类型配置计算单元，组合起来形成一个统一的固件供SFA控制器使用。

　　在28nm常规工艺芯片的对比测试中，SFA架构在乘法器数目相同情况下，结果如下表。(DRAM为LPDDR4)。

　　这意味着SFA架构所采用的各种微观和宏观调度算法，比较“类CPU架构”采用的基于总线和指令集的映射方法，在近似存储量、近似算力、近似外部存储带宽、近似功耗约束的前提下，可以获得8~12倍的利用率收益。

　　“SFA(存储优先)架构是探境的产品基石，正是借助SFA的优势，我们的AI芯片产品才能‘裂变式’的推出，大大加快了探境的商业化落地速度。”探境CEO鲁勇这样评价SFA架构的意义。

　　“探境不仅仅是一个语音芯片公司，而是一家语音、图像整体结合的AI芯片公司。AI芯片这一领域不像手机APP那样，瞬间可以凭一款应用获得数百万的用户，AI芯片更像马拉松长跑，比的是耐力，而不是冲刺速度，在这场比赛中，不是要看谁跑得快，而是要看谁有潜力到达终点，谁在中途不走岔路。”鲁勇向记者表示。