Xilinx 将机器学习渗透到专业音频/视频领域

2020-02-11来源: EEWORLD关键字:Xilinx  ML

自适应和智能计算的全球领先企业赛灵思公司(Xilinx, Inc.,(NASDAQ:XLNX))今天宣布,针对面向专业音频/视频(Pro AV)和广播市场的赛灵思器件推出一系列全新的高级机器学习(ML)功能。此外,赛灵思还演示了业界首个基于7nm Versal™ 器件的可编程 HDMI 2.1 实现方案。赛灵思将在本周于阿姆斯特丹举办的 2020 年欧洲集成系统展( ISE )上展出这些功能和更多其他功能。上述解决方案以及赛灵思面向 Pro AV 和广播市场推出的其他高度自适应解决方案,旨在帮助客户降低成本、适应未来,同时适应全新的使用模式以及不断发展演进的产业标准。

 

面向 AI 边缘处理的 高级ML功能

 

面向赛灵思 Pro AV 和广播平台全新推出的 ML 功能包括感兴趣区域编码(region-of-interest encoding)、智能数字标牌(intelligent digital signage)、自动对象跟踪(automatic object tracking)和窗口剪切(window cropping)以及语音识别(speech recognition)。现在,客户能够充分运用赛灵思器件上的这些 ML 功能,包括已经高度集成的 Zynq® UltraScale+™ MPSoC 平台,用于实现 AI 边缘处理。将实时音视频处理、AV 连接接口、编解码器、IP 联网、CPU 和 GPU 集成在可扩展的自适应单芯片解决方案中,能为用户显著节省空间、功耗和成本。

 

赛灵思 Pro AV 与广播业务总监 Ramesh Iyer 表示:“机器学习作为一种快速发展的技术,正在激发 Pro AV 与广播领域的全新使用模式。在赛灵思自适应平台中添加 ML 功能,实现了高度集成的 AV 处理器,为 8K 视频、IP 音视频和压缩功能提供了业经验证的支持。现在通过增添多种高级功能,有助于开展商业化分析、提高工作流效率和增强可用性。最终,这些集成ML 功能将帮助企业加速创新、实现自身差异化,并加快产品上市进程。”

 

Pro AV 市场客户能够将这些全新的 ML 功能用于多种应用和工作负载。主要包括:

 

感兴趣区域编码 —— 借助 ML 和 Zynq UltraScale+ MPSoC 集成型 H.264/H.265 编解码器,保持这些区域的高质量视频画质、加大背景压缩幅度,从而更好地检测人脸和特征。这种方法能降低总比特率,大幅节省实时视频流的成本。

智能数字标牌 —— 使用 ML 模型检测性别、年龄和手势,在数字标牌上提供针对性的交互广告。这种方法能为广告商带来更高的投资回报率以及可获利的行为指标。

自动对象跟踪与窗口裁剪 —— 使用 ML 功能,从单个 4K 摄像头输出多个高清窗口。这项功能尤其适用于在实况播报和控制室中提供画面切换内容。

语音识别 —— 根据语音自动输出文本,理想适用于会议记录内容自动转录以及会议与协作中的语言翻译。

 

首款在 7nm 器件上实现的的 HDMI 2.1 方案

 

在 ISE 2020 上,赛灵思将演示业界首款基于赛灵思 7nm Versal™ 器件的可编程 HDMI 2。1 实现方案。该方案基于赛灵思首款自适应计算加速平台( ACAP )构建。ACAP是一款具有变革意义的全新异构计算器件,其功能远超常规的 CPU、GPU 和 FPGA。

 

HDMI 2.1 数据速率高达 48Gbps,支持 8K60 和 4K120 等一系列更高的视频分辨率和帧率,从而帮助 LED 画面墙、大幅面显示屏、数字标牌以及运动赛事实况转播等需要高速视频功能的应用提供更加身临其境的体验。基于Versal ACAP 的 HDMI 2.1 实现方案专门支持这项标准,可以帮助客户发送、接收和处理高达 8K(7680 x 4320 像素)的超高分辨率( UHD )视频。

 

7nm Versal ACAP 在软件可编程芯片架构下提供了可扩展的自适应智能化引擎,将嵌入式软件、多通道 AV 处理流水线和 AI 推断紧密结合。此外,还将实时视频处理、AV 连接接口、编解码器、IP 联网、CPU、GPU和其他功能集成在单芯片解决方案中,也能为客户节省空间、功耗和成本。

 

2020 年欧洲集成系统展

 

赛灵思将在本周于荷兰阿姆斯特丹举办的 2020 年欧洲集成系统展上的 #15-D240 号展台亮相,展出面向 Pro AV 和广播市场的全新 ML 功能、首款在 7nm 器件上的可编程 HDMI 2.1 实现方案以及其他业界领先的解决方案。


关键字:Xilinx  ML 编辑:muyan 引用地址:http://news.2689mr.com/IoT/ic487883.html 本网站转载的所有的文章、图片、音频视频文件等资料的版权归版权所有人所有,本站采用的非本站原创文章及图片等内容无法一一联系确认版权者。如果本网所选内容的文章作者及编辑认为其作品不宜公开自由传播,或不应无偿使用,请及时通过电子邮件或电话通知我们,以迅速采取适当措施,避免给双方造成不必要的经济损失。

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