本文主要是介绍案例分享 | CEVA 使用 TensorFlow Lite 在边缘设备部署语音识别引擎及前端，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
客座博文 / Ido Gus，来自 CEVA
CEVA 是无线连接和智能传感技术的领先授权商。我们的产品可帮助原始设备制造商 (OEM) 为移动设备、消费者、汽车、机器人、工业和物联网等多种终端市场，设计节能、智能和联网的设备。
-
CEVA
https://www.ceva-dsp.com/
在本文中，我们将说明如何使用适用于微控制器的 TensorFlow Lite (TensorFlow Lite for Microcontrollers, TFLM)，在基于 CEVA-BX DSP 内核的裸机开发板上部署名为 WhisPro 的语音识别引擎及前端。WhisPro 可在设备端有效识别随时出现的唤醒词和语音命令。
-
适用于微控制器的 TensorFlow Lite
https://tensorflow.google.cn/lite/microcontrollers
图 1 CEVA 多麦克风 DSP 开发板
WhisPro 简介
WhisPro 是语音识别引擎及前端，主要在低功耗、资源受限的边缘设备上运行，包含负责音频样本处理到检测的整个数据流。
WhisPro 支持两种边缘设备用例：
-
始终开启的唤醒词检测引擎。在此用例中，WhisPro 用于在检测到预定义的短语时唤醒处于睡眠模式下的设备。
这篇关于案例分享 | CEVA 使用 TensorFlow Lite 在边缘设备部署语音识别引擎及前端的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
