AUDIO · SENSOR · TINYML

边缘语音、音频与传感器AI开发

围绕麦克风、IMU、振动、电流、温度等连续信号建立采集、同步、特征、模型、事件和低功耗运行闭环。

关键词唤醒与ASR音频事件振动与时序TinyML低功耗

具体功能、性能、精度、功耗、周期和交付范围,以目标硬件、软件版本、样本与书面验收条件为准。

离线语音、声学事件、设备状态与低功耗传感器AI

技术资料基线:2026年9月;项目启动前需重新核对具体型号、SDK、工具链和依赖版本。

SERVICE BOUNDARY

连续信号项目先定义采样和事件,再讨论模型

采样率、量程、安装位置、同步、窗口长度、重叠率、环境噪声和事件标注会直接影响特征与结果。

本专题服务重点

离线语音、声学事件、设备状态与低功耗传感器AI

评估、开发和验收围绕该任务组织;涉及相邻模型、系统、硬件或量产工作时,按对应专题边界组合实施。

项目实施边界

  • 预测性维护不承诺固定故障提前量
  • 语音识别结果受口音、噪声、距离和词表影响
  • 医疗或健康用途需在适用资质与标准明确后单独评估
ENGINEERING SCOPE

工程服务范围

各项服务可按项目单独实施,也可与相关专题组合;任务书将逐项明确输入、输出、第三方依赖、样机和测试责任。

02

语音与音频任务

实现唤醒、命令词、离线ASR、TTS、音频事件或设备异音分析。

  • 词表与语言
  • 噪声场景
  • 误触发口径
03

时序与TinyML

处理窗口、特征、多变量序列、异常检测和小模型端侧运行。

  • 窗口规则
  • 特征版本
  • 边缘阈值
04

低功耗事件链

设计采样占空比、唤醒、缓存、无线发送和事件升级策略。

  • 功耗状态
  • 事件优先级
  • 丢数处理
DELIVERY PROCESS

实施路径

先确认项目基线和关键前置条件,再进入详细开发与验证;各阶段结论均对应具体版本与记录。

01

定义信号与事件

冻结采样、窗口、类别和业务处理。

02

采集与标注

覆盖正常、异常、背景噪声和安装差异。

03

特征与模型基线

比较规则、DSP、传统模型和神经网络。

04

端侧实现

接入采集、缓冲、推理、事件和低功耗状态。

05

场景与功耗验收

测试指标、实时率、误触发、续航相关功耗和恢复。

DELIVERABLES

交付内容

最终交付范围由双方在任务书或合同中确认,文件均对应具体硬件、软件、工具链和测试版本。

  • 采样与数据格式规范
  • 信号处理和特征代码
  • 模型、阈值和配置
  • 端侧采集推理程序
  • 事件接口与日志
  • 指标、功耗和适用范围报告
ACCEPTANCE

验收条件

环境适应性、可靠性、认证和批量生产如需纳入验收,应在任务书中另行约定范围、样本与标准。

  • 传感器型号、量程、安装和采样条件冻结
  • 训练、验证和验收数据按设备或场景隔离
  • 窗口、重叠、滤波和特征版本可追溯
  • 误报、漏报和延迟按业务事件统计
  • 端侧持续采样无未解释丢数或资源增长
  • 功耗测试覆盖主要运行、睡眠和无线状态
PROJECT INPUT

项目评估需要的输入

资料暂不完整时,可先开展基线检查和可行性评估;正式范围与技术结论在关键输入确认后形成。

  1. 01原始音频或传感器数据
  2. 02传感器和模拟前端资料
  3. 03事件与类别定义
  4. 04安装、噪声和运行环境
  5. 05目标硬件与电池条件
  6. 06实时性、误触发和功耗目标

可以按词表、语言、噪声、设备资源和响应目标评估关键词、命令词或离线ASR路线。

PROJECT INTAKE

先提供基线资料,再形成范围与验收条件

提交目标、现有资料、版本、问题、样机条件和必须达到的指标,可先进行资料审查或可行性评估。

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