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面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的存算一体芯片在智能音箱中的多语种语音翻译与同声传译.d
资料介绍
面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的存算一体芯片在智能音箱中的多语种语音翻译与同声传译
摘要
智能音箱需要在端侧实时实现多语种语音翻译和同声传译，对芯片的语音识别、机器翻译和语音合成能力提出了高要求。传统方案将语音数据上传到云端翻译，延迟大、隐私风险高。本文针对智能音箱的多语种翻译需求，设计了一种面向存算一体芯片的端侧翻译方案，通过存算一体阵列实现语音识别、机器翻译和语音合成的端到端处理，支持中英日韩四语种的实时翻译，翻译延迟低于500ms，芯片功耗仅为0.5W，为智能音箱提供了低延迟、高隐私的端侧翻译解决方案。
一、多语种翻译的计算需求
1.1 语音识别
多语种语音识别需要在端侧同时支持多种语言的语音识别模型。每个语种的声学模型大小约2MB，语言模型大小约5MB，四语种模型总大小约28MB，需要存储在芯片的RRAM阵列中。
1.2 机器翻译
机器翻译模型基于Transformer架构，模型大小约10MB（每个语向），支持中英、英中、中日、日中、中韩、韩中六个语向的翻译。翻译模型的计算量约为每次推理1-5GOPS。
二、存算一体翻译方案
2.1 语音识别
在存算一体芯片中，四语种的语音识别模型同时存储在RRAM阵列中，通过存算阵列并行处理。当检测到语音输入时，芯片自动识别语种并加载对应的模型。语音识别的延迟为200ms，功耗为0.2W。
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| 面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的存算一体芯片在智能音箱中的多语种语音翻译与同声传译.docx | 37K |
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