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Maison intelligenteRobotique et drones
ProDictate
Enregistreur vocal IA propulsé par Jieli JL7016
Enregistreur portable avec traitement de la parole en texte sur le bord.
Autonomie de la batterie
30+ jours
Latence d'inférence
<150 ms
ProDictate
Client
Un fabricant d'équipements audio professionnels visant le marché du journalisme et de la transcription juridique.
Défi
Capturer un audio haute fidélité et multidirectionnel dans des environnements bruyants et offrir un transfert Bluetooth transparent vers une application mobile pour la transcription cloud.
Concept produit et architecture
Nous avons conçu le système autour du DSP audio Jieli JL7016, en utilisant son architecture double cœur pour gérer simultanément la formation de faisceaux à double microphone et l'encodage audio.
Solution d'ingénierie
Le matériel comprend deux microphones MEMS omnidirectionnels espacés de 60 mm pour une différenciation de phase optimale. Nous avons implémenté un algorithme AGC (contrôle automatique de gain) personnalisé exécuté sur le cœur DSP du JL7016 pour normaliser dynamiquement les chuchotements et les bruits forts. L'audio est enregistré sur une carte SD tout en étant diffusé simultanément via BLE vers l'application compagnon.
Résultat
Atteint un SNR de 65 dB même dans des environnements bondés. 30 heures d'autonomie d'enregistrement sur une batterie de 500 mAh.
FAQ technique approfondie
Pourquoi utiliser Jieli JL7016 au lieu d'un cœur ARM standard ?+
Le JL7016 dispose d'un DSP double cœur dédié et de périphériques optimisés pour l'audio qui permettent une formation de faisceaux et une réduction de bruit en temps réel avec une consommation d'énergie bien inférieure à celle d'un processeur ARM Cortex-M à usage général.
Comment la formation de faisceaux à double microphone est-elle mise en œuvre ?+
Nous utilisons un algorithme de différenciation de phase exécuté sur le cœur DSP, avec un espacement physique de 60 mm entre les micros MEMS pour obtenir un filtrage spatial optimal et se concentrer sur la parole humaine tout en annulant le bruit ambiant.
Qu'est-ce que l'« AGC neuronal » mentionné ?+
C'est un modèle TinyML qui prédit le gain idéal en fonction des profils de bruit environnemental, évitant l'écrêtage lors de bruits forts soudains tout en amplifiant les chuchotements dans les environnements à hauts plafonds ou en open space.
Profil du projet
Services fournis
Conception matérielleLogiciel embarqué
Technologies clés
Wi-Fi/BluetoothTinyMLRTOS
Silicon et fournisseurs
EspressifJieliZhongke Lanxun
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Réponse rapide — Retour initial sous 48 heures
Cycle complet de R&D — De la faisabilité à la production de masse
Vaste expérience — Plus de 500 projets dans 15 secteurs
Validation rapide du MVP — Prototype en aussi peu que 12 semaines
Portfolio
