炬芯ATS3609D是一款面向人工智能多模态交互场景设计的低功耗SoC芯片,通过融合语音、图像及传感器数据,构建自然化人机交互体验,广泛应用于智能教育、翻译设备、服务机器人等领域。
一、硬件架构与核心性能
双核异构计算架构
集成Cortex-A5应用处理器(主频≥600MHz)与CEVA-X2 DSP(400MHz),分别承担系统调度与AI算法加速任务。A5核运行Linux系统,管理GUI界面和多任务调度;DSP核专用于语音降噪、声纹识别及图像预处理,可实现多线程并行计算。
多模态输入支持
语音模块:内置4麦克风阵列接口,支持波束成形与回声消除,信噪比≥65dB,唤醒率>98%(1米距离)。
视觉模块:集成MIPI CSI接口,支持500万像素摄像头输入,结合嵌入式ISP实现图像畸变校正与特征提取。
触控感知:通过I2C/SPI接口连接电容触摸屏与压力传感器,识别手指点读轨迹精度达±1mm。
低功耗设计
采用PMU电源管理单元与动态电压频率调整(DVFS)技术,典型功耗≤800mW。深度睡眠模式下电流<50μA,支持语音关键词唤醒功能。
二、关键技术特性
全场景交互能力
语音全双工:支持打断唤醒与连续对话,响应延迟<200ms,通过上下文语义理解实现多轮对话管理。
多模态融合:基于传感器融合算法,实现语音指令与手势操作的协同识别,交互准确率提升至95%(对比单模态方案提升32%)。
教育场景优化
AI伴读系统:内置TTS引擎支持中英双语发音评测,可识别少儿发音偏差并生成纠错动画,单词跟读评分误差<5%。
点读识别:通过高频RFID读取纸质教材编码,与屏幕GUI联动呈现3D模型,定位延迟<0.3秒。
开发灵活性
提供OpenCV加速库与TensorFlow Lite Micro框架,支持移植ResNet-18等轻量化模型。SDK包含语音唤醒词定制工具,允许客户自主训练3-5音节唤醒短语。
三、典型应用场景
智能翻译设备
在离线模式下可实现中/英/日/韩等43种语言互译,依托NPU加速的seq2seq模型,翻译响应时间<1.2秒,准确率超85%。代表性产品如便携翻译机,通过双Mic降噪在90dB环境噪声下仍保持清晰拾音。
教育机器人
应用于K12智慧课堂时,可同时管理20个学生终端设备,通过人脸识别统计课堂参与度,结合情感分析算法生成教学反馈报告。
智能家居中枢
作为带屏音箱主控芯片,支持语音控制与触屏操作双通道输入,通过DLNA协议同步多房间音频播放,时延抖动<20ms。
四、生态与部署
炬芯提供Turnkey解决方案,包含HDK硬件开发板(含2.1英寸LCD模组)与ATS3609D-EVB评估套件。量产方案已通过FCC/CE认证,支持Android 9.0与Ubuntu 18.04系统镜像快速部署。典型产品开发周期可缩短至8-12周,BOM成本较分立方案降低40%。
结语
ATS3609D通过多模态融合与低功耗设计,推动了教育电子、智能家居等领域的交互范式升级。其双核架构在维持1.2W超低功耗的同时,实现了端侧复杂AI任务处理,为强人工智能时代的多维度人机协同提供了硬件基础。