Eckdaten

Dieser Artikel erläutert, wie eine kürzlich angekündigte Lösung von NXP Semiconductors durch Reduzierung der Kosten und Verringerung der Lernkurve ein schnelleres Wachstum der Anzahl von Produkten mit integrierter Alexa-Built-in-Technologie erleichtern wird.

Im Januar 2019 erklärte Dave Limp, Senior Vice President Devices and Services bei Amazon, in einem Interview mit The Verge, dass weltweit mehr als 100 Millionen Geräte verkauft wurden, die mit Alexa Voice Service (AVS) ausgestattet sind. Diese Zahl verblasst im Vergleich zur Anzahl der Smartphones, auf denen entweder Siri oder der Google Voice Assistant (GVA) vorinstalliert ist. Hingegen entscheiden sich Menschen, die Alexa-kompatible Geräte kaufen, aktiv für Alexa, während Smartphone-Nutzer die vorinstallierten Assistenten vielleicht niemals verwenden.  Einen Sprachassistenten im Telefon zu haben, ist eine nette Funktion, aber Nutzer verfügen damit nicht über das Potenzial und die Bequemlichkeit einer Freisprechfunktion, die sie mit Produkten wie den intelligenten Amazon-Echo-Lautsprechern erhalten. Diese 100 Millionen Alexa-Geräte umfassen laut Amazon neben den eigenen Echo-Lautsprechern auch Fremdgeräte von mehr als 4500 verschiedenen Herstellern, davon über 150 Produkte mit Alexa Built-in und rund 28.000 unterschiedliche Produkte, die mit Alexa zusammenspielen.

Die auf der i.MX RT106A MCU basierende AVS-Lösung

Die auf der i.MX RT106A MCU basierende AVS-Lösung NXP

Die Hardware besteht aus zwei kleinen, 30 mm × 40 mm großen Platinen. Das MCU System-on-Module (SoM) beinhaltet den i.MX RT106A-Prozessor, Hyperflash-Speicher, ein Wi-Fi-/Bluetooth-Modul sowie optional einen Sicherheitsbaustein A71CH.

Die Hardware besteht aus zwei kleinen Platinen. Das MCU System-on-Module (SoM) beinhaltet den i.MX-RT106A-Prozessor, Hyperflash-Speicher, ein Wi-Fi-/Bluetooth-Modul sowie optional einen Sicherheitsbaustein A71CH. NXP

Das Kit wird mit Software geliefert, die alles umfasst, was Entwickler benötigen, um sich im Handumdrehen mit dem Alexa Voice Service zu verbinden und mit der Prototypenentwicklung zu beginnen.

Das Kit wird mit Software geliefert, die alles umfasst, was Entwickler benötigen, um sich im Handumdrehen mit dem Alexa Voice Service zu verbinden und mit der Prototypenentwicklung zu beginnen. NXP

Eine Lösung von NXP Semiconductors ermöglicht erstmals den Einsatz eines preisgünstigen Mikrocontrollers (MCU) für die Integration von Alexa in eine wesentlich breitere Vielfalt von Geräten. Die Notwendigkeit, einen teuren Applikationsprozessor oder einen Mikroprozessor einzusetzen, entfällt und es wird viel einfacher für viele Hersteller, ihre Produkte mit Alexa auszustatten. Wir werden auf die Unterschiede zwischen Works-with-Alexa-Produkten und denen mit Alexa Built-in eingehen. Auch mit den grundlegenden Unterschieden zwischen MCUs und MPUs werden wir uns befassen, da es für das Verständnis von entscheidender Bedeutung ist, warum die auf einer MCU basierende Bereitstellung von Alexa die Entwicklung vieler weiterer Produkte mit dieser Funktion ermöglichen wird.

Works-with-Alexa-Produkte

Es gibt heute fast zweihundertmal so viele verschiedene Works-with-Alexa-Produkte als solche mit Alexa Built-in. Das liegt daran, dass ein Hersteller relativ problemlos Alexa-Kompatibilität zu einem intelligenten, App-gesteuerten Gerät hinzufügen kann. Zudem können Geräte auch lange nach dem Verkauf und im Feld nachgerüstet werden. Works with Alexa bedeutet, dass das Gerät von Amazon zertifiziert wurde, um zu verifizieren, dass es sich mit Sprachbefehlen über den Alexa Voice Service steuert lässt, zum Beispiel über die Amazon-Echo-Lautsprecher. OEM-Hersteller ermöglichen Kunden die Steuerung ihrer Geräte mit Alexa, indem sie ihr eigenes Know-how rund um Alexa aufbauen oder auf bestehendes Alexa-Know-how zurückgreifen, beispielsweise auf die Smart Home Skill API.

Alexa-Built-in-Produkte verfügen über Mikrofone, die auf das Alexa-Weckwort lauschen und dann Befehle in die Cloud übermitteln, sowie über einen Lautsprecher, der die Reaktionen von Alexa wiedergibt. Für einen echten Freisprechbetrieb benötigen die meisten Alexa-Built-in-Geräte eine Far-field-Funktion (Abstand-Spracherkennung), mit der sie Sprachbefehle von überall im Raum aus verstehen können. Das sind in der Regel Entfernungen von bis zu 5 m. Um Sprachbefehle auch bei Hintergrundgeräuschen vernünftig extrahieren zu können, verfügt eine gute Abstands-Spracherkennung in der Regel über ein auf digitaler Signalverarbeitung (DSP) basierendes Audio-Frontend (AFE), das die Hintergrundgeräusche unterdrückt sowie Echos eliminiert. Das sogenannte Barge-in ermöglicht, dass Befehle während der Audiowiedergabe erkannt werden und bestimmt mithilfe eines aus mehreren Mikrofonen bestehenden Arrays die Richtung, aus welcher der Sprachbefehl kommt.

MPUs und MCUs

Auf Anwendungsprozessoren, auch Mikroprozessoren (MPUs) genannt, läuft ein komplexes Betriebssystem (OS) wie Windows, MacOS, iOS, Android oder Linux, das große Speicherbereiche benötigt, die aus Gigabytes (GB) von Nand-Flash- und Gigabytes von SDRAM-Speicherbausteinen bestehen. Alle diese Betriebssysteme verwalten virtuelle Speicherräume, die von einer Memory Management Unit (MMU) auf den physikalischen Speicher der Prozessoren abgebildet werden. Die heutigen MPUs haben in der Regel zwei, vier, acht oder mehr Prozessorkerne und sind in leistungsstarken Geräten zu finden, beispielsweise in Laptops, Smartphones, Tablets und Smart Screens, Videospiel-Konsolen, Netzwerkgeräten, Routern und Gateways. MPUs basieren in der Regel auf Arm-Cortex-A-CPUs (A steht für Application) und umfassen Bausteine wie den Apple A12 Bionic, der das Herzstück der aktuellen iPhone-Modelle bildet, oder das Broadcom-SoC BCM2837B0 im neuesten Raspberry Pi Board.

Mikrocontroller (MCUs) in Embedded-Designs nutzen in erster Linie ein Echtzeit-Betriebssystem (RTOS) wie Amazon Free RTOS oder Mbed OS. Diese RTOS-Implementierungen benötigen in der Regel sehr wenig Speicher, typischerweise ein Megabyte Flash und SRAM, die beide häufig schon auf dem Chip integriert sind. MCUs sind fast immer Bausteine mit nur einem Rechenkern und werden für die Embedded-Steuerung von Produkten wie Haushaltsgeräten, Elektrowerkzeugen, Spielzeug, Automobil-Subsystemen wie Motor-, Brems-, Lenkungs- und Fahrwerksteuerungen sowie viele Smart-Home-Produkte wie Lichtschalter, Smart Plugs, Thermostate und Rauchmelder eingesetzt. Heute basieren MCUs häufig auf Arm-Cortex-M-CPUs (M steht für eMbedded) wie den Kinetis MCUs von NXP, die unter anderem in den Rauchmeldern von Nest Protect sitzen.

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