音频 NPU 芯片及算法公司芯声智能完成数千万元人民币 A 轮融资

近来，芯声智能完结数千万人民币A轮融资，由光远本钱独家出资，戈杨本钱担任本轮独家财务顾问。该轮资金将首要用于扩大研制人员和技能支撑团队，以及芯片迭代的研制投入。

芯声智能成立于2018年9月，首要根据自主研制的可重构神经网络引擎，开发面向智能语音辨认范畴的AI芯片及算法，具有高功能、超低功耗、高辨认率、低本钱、算法扩展性强等特色，适用于智能手机、耳机、白色家电等品类。

现在，芯声智能的低功耗语音芯片XS200X已完结量产出货，这是一款专用的语音辨认前端芯片，根据RISC-V架构，选用小型化神经网络规划，突破了超低功耗ADC、低功耗PLL体系规划、低功耗数字体系规划、小型化封装等多个难点。

详细来看，XS200X芯片具有四大特色：一是选用超低功耗规划，支撑Always on唤醒形式，唤醒功耗小于1mW；二是具有远场辨认高强度核算才能，支撑AGC、AEC、波速成型、去混响、杂乱降噪、多指令词辨认等14种算法，其间KWS唤醒率在无噪达98%以上；三是根据DNN+CNN神经网络降噪算法，能较好完结通话降噪（ENC）和自动降噪（ANC）作用；四是装备了4麦克风接口，支撑多路模仿MIC输入或多路数字MIC输入，支撑多通道TDM（I2S）输入和输出。

根据这些特色，芯声智能的语音降噪计划能很好地处理劲风噪场景下的降噪问题，这也是现在许多音频产品首要面对的难题。举例，在摩托车车速为120码情况下，公司的单麦克风降噪处理计划能大幅度地过滤风噪和路噪，完结明晰通话，而业界闻名厂商的蓝牙芯片计划最多只能完结30码车速的通话。

在这背面，正是芯声智能选用神经网络降噪技能，经过对劲风噪、马路、地铁、广场舞等场景下的6000多种噪音进行练习，大幅度地处理了各类噪声问题。

芯声智能中心团队从四年前就开端根据RISC-V架构开发芯片计划，堆集下不少本钱操控和技能开发经历，这恰恰是公司和其他玩家比较的差异化优势。一方面，商场上的玩家多选用Arm Cortex-M4F架构或Cadence的架构，产品开发需求付出IP专利费用，而芯声智能选用开源的RISC-V架构，一切模仿IP均为独当一面研制，能大大削减产品开发的本钱；另一方面，商场上产品的同质化现象严峻，而公司根据RISC-V架构开发芯片，能在完结产品差异化的一起，确保产品的功耗、算力、功能的一致性。

事务方面，芯声智能具有出行、对讲、声纹解锁、声源定位四个事务板块，每个版块彼此结合完结落地。例如，出行和对讲首要面向智能头盔商场，公司与饿了么合作为骑手开发智能头盔，让骑手可直接经过语音交互完结订单处理、打电话等作业；声源定位则首要瞄准直播、视频电话会议范畴。

现阶段，公司的XS200X芯片已完结多家芯片/软件平台商的联合调优和参阅规划，并在智能手机、智能耳机、智能头盔、车载音频、低延时直播、电话会议等商场均有落地，其间合作伙伴不乏沃达丰、3M、哈曼、五菱科技、饿了么等国内外企业。

注：详细融资金额由出资方或企业方供给，动点科技不做任何背书。