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
关于「语音合成」的技术文章、设计资料与工程师讨论,持续更新。
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
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