仅需MCU级功耗，实现大语言模型聊天：我们用i.MX RT700做到了！
让大语言模型等AI应用，在功耗敏感的端侧设备上落地——这是肉眼可见的市场需求，同时也是嵌入式开发现实的“痛点”。如何应对这一挑战？来看恩智浦中国MCU系统工程团队带来的一款解决方案—— 在这套方案中，恩智浦的工程师基于i.MX RT700平台搭建了一个实时聊天流程，流畅地串联起大语言模型、文本生成、端侧AI推理和语音播放三大环节。 1 由上位机运行大语言模型，将生成的文本结果通过串口发送给i.M
MCU/MPU、人工智能技术专题 · 共 2 篇内容
# 语音合成
「语音合成」是电子工程与MCU/MPU、人工智能领域的重要技术专题。纳米网为您深度聚合了 2 篇关于 语音合成 的硬件电路设计方案、芯片选型参数对比、产业动态研判与原厂参考资料（最近更新于 2026年07月）。核心收录议题涵盖《仅需MCU级功耗，实现大语言模型聊天：我们用i.MX RT700做到了！》《MiMo-V2.5-TTS-Series + ASR 正式发布》等实战工程解析。工程师可结合站内芯片选型库与 Datasheet 资料库进行一站式方案验证。
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MiMo-V2.5-TTS-Series + ASR 正式发布
语音技术正在经历这样的变化：从“能听能读”，迈向“精准理解与灵活表达”。在真实的创作与交互场景中，机器不仅要穿透复杂的口语环境——方言口音、环境噪音、多人同时说话——还要能用声音塑造角色、拿捏情绪，让表达不再只是传递字词，而是传递感受。 无论是创作者，还是依赖语音技术的业务，真正需要的，是一个能被语言自由调度的语音系统：输入一段嘈杂的会议录音，它能准确转写；输入一句“这儿要低沉愤怒”的导演笔记，它