产品名称：SPEC Embedded AudioMark

生产厂商：SPEC产品类别：系统工具

EEMBC AudioMark™ benchmark测试是同类产品中的首创音频benchmark测试，它将高级信号处理、多种数据类型和卷积神经网络整合到一个具有真实代码占用空间的benchmark测试中。作为顶级行业专家之间一年多合作的成果，AudioMark 代表了一种现代工作负载，可满足依赖语音处理的低功耗无线设备不断增长的计算需求。

在某种程度上，AudioMark 与我们近年来的benchmark测试不同，这些benchmark测试主要侧重于测量 Wi-Fi 或 BLE 等特定任务的性能和功率。这些特定于任务的benchmark测试仍然至关重要，但作为benchmark测试组织，我们的工作是确保我们的benchmark测试与最新趋势相关，而今天，这就是边缘的 AI 辅助音频。像 AudioMark 这样的计算密集型benchmark测试让我们回到了 MCU 的根源。

音频处理是一项变化极大的计算任务，其性能不仅仅取决于管道中各个步骤的速度和功耗。例如，听一个单词或短语（“lights on！”）与理解 20 个单词的词汇截然不同。该语言是在本地处理还是发送到云会增加另一组变量。决定使用浮点或定点，以及使用多大的缓存（如果使用）也是如此。如果您正在处理多个音频流，例如在识别扬声器时，性能可能会进一步变化。更广泛地说，精度和速度与硬件投资之间的适当平衡对于每个设备和应用程序来说都是独一无二的。结果是一个无处不在的处理任务，其整体性能几乎不可能从其组件流程中预测。

幸运的是，音频处理管道的结构相当一致，但有一些关键变化。几乎所有这些管道都从具有 44.1 kHz 的 16 位输出的麦克风开始，然后通过傅里叶变换进行频谱分析。如果信号的方向很重要（例如，识别谁在说话），那么接下来是波束形成过程。回声和噪声消除几乎是必需的。除此之外，语言分析任务（智能扬声器和其他语音控制设备）和听力辅助之间有明显的划分，但在这两大类中，很多处理都是可预测的。

考虑到这些一致性和变量，显然需要一个可定制的端到端benchmark测试，其中包含一些特定选项。提供适度的灵活性（而不是创建如此可变以至于变得毫无意义的benchmark）意味着与专家合作，我们已经招募了一些优秀的专家。英特尔、Arm、安森美、瑞萨电子、英飞凌、意法半导体、Synopsys 和德州仪器在实现这一目标方面发挥了重要作用。

当今的典型音频管道结合了可追溯到 20 世纪初的雷达和 RF 广播技术（如波束成形和到达方向）以及更现代的滤波器，如回声消除和噪声抑制。为了与最近的技术趋势保持一致，我们添加了一个神经网络来执行关键字识别或唤醒词分类。AudioMark 将使用不同的数据格式，增加指令缓存需求，甚至允许集成加速，例如 DSP 或其他专用音频硬件。但是，它将足够平衡，不允许任何一种技术占据主导地位。

产品组件

·        光谱分解分析

·        到达方向

·        波束成形

·        回声消除

·        单通道噪声抑制

·        特征提取

·        神经网络分类

benchmark测试以具有多个移植层的 C 代码提供。这使得能够适应各种 DSP 和 neural-net 硬件。有关更多信息，请参阅 GitHub 文档。参考代码基于 Arm CMSIS C 库和 SpeeX 开源项目提供，但是可以在许多不同的级别修改此代码。为了确保benchmark测试正常运行，与参考数据相比，必须以合理的信噪比通过多个单元测试。这可以防止过度优化，而过度优化会损害比较不同平台分数的能力。