La MATRIX Voice tiene como objetivo eliminar las barreras para la creación y el despliegue de aplicaciones de voz del IoT.
La Matrix Voice se puede ejecutar mediante un ordenador Raspberry Pi o utilizar como un dispositivo independiente con ESP32 y está dirigida específicamente al desarrollo de proyectos de reconocimiento y detección de la voz, haciendo posible que los usuarios utilicen plataformas ya existentes como Google Assistant o Alexa de Amazon, o cualquier otra API de reconocimiento de voz. La plataforma ofrece a los usuarios la capacidad de integrar a sus aplicaciones capacidades de voz personalizada y aprendizaje automático por hardware. Las capacidades de formación de haces, cancelación de ruido, reconocimiento de voz de campo lejano y derreverberación garantizan un rendimiento de gran calidad para todas las aplicaciones de voz.
Hari Kalyanaraman, Global Head of Emerging Businesses de Premier Farnell y Farnell element14 ha dicho: “Como el distribuidor de referencia, queremos ofrecer a los clientes las tecnologías más recientes para ayudarles en la comercialización de sus productos. Las plataformas como MATRIX Voice ponen a los makers y emprendedores realmente a la delantera, haciendo posible que reduzcan el ciclo de desarrollo de los productos y aceleren el plazo de comercialización”.
Rodolfo Saccoman, CEO and Co-Founder of MATRIX Labs ha dicho: “En MATRIX Labs, queremos democratizar la intersección entre el hardware, la inteligencia artificial y el software. Hemos creado hardware y sistemas operativos adjuntos para hacer posibles soluciones, creaciones y el éxito de las nuevas empresas. En vez de intentar construir su propia placa, la empresa puede encapsular nuestra MATRIX Voice, fabricar cualquier tipo de carcasa y comercializar rápidamente su producto".
La placa MATRIX Voice, con un diámetro de 7,97 cm, incluye una FPGA Spartan -6 de Xilinx, SDRAM de 64 Mbit, un array de 8 micrófonos MEMS y 18 LED, entre otras características, incluyendo un accesorio Wi-Fi opcional. Los 64 pines de expansión GPIO (de los cuales 40 se usan para conectar una Raspberry Pi) hacen posible una mayor personalización.
