MATRIX Voice si propone di rimuovere gli ostacoli alla creazione e all'implementazione di applicazioni vocali IoT.
Matrix Voice può essere eseguito su un Raspberry Pi o utilizzato come dispositivo autonomo con un ESP32 ed è specificamente progettato per progetti di riconoscimento e rilevamento vocale. Consente agli utenti di utilizzare piattaforme esistenti come Google Assistant o Amazon Alexa, o qualsiasi altra API di riconoscimento vocale. La piattaforma offre agli utenti la possibilità di integrare funzionalità vocali personalizzate e apprendimento automatico basato su hardware nelle proprie applicazioni. Le funzionalità di beamforming, cancellazione del rumore, riconoscimento vocale a distanza e derverberazione garantiscono prestazioni di alta qualità per tutte le applicazioni vocali.
Hari Kalyanaraman, Global Head of Emerging Businesses di Premier Farnell e Farnell element14, ha dichiarato: "In qualità di distributore di riferimento, vogliamo offrire ai clienti le tecnologie più innovative per aiutarli a immettere i loro prodotti sul mercato. Piattaforme come MATRIX Voice mettono davvero i creatori e gli imprenditori in prima linea, consentendo loro di accorciare i cicli di sviluppo del prodotto e accelerare il time to market.".
Rodolfo Saccoman, CEO e co-fondatore di MATRIX Labs, ha dichiarato: "Noi di MATRIX Labs vogliamo democratizzare l'intersezione tra hardware, intelligenza artificiale e software. Abbiamo creato hardware e sistemi operativi correlati per consentire lo sviluppo di soluzioni, la creazione di progetti e il successo delle startup. Invece di dover costruire una propria scheda, le aziende possono incapsulare la nostra MATRIX Voice, produrre qualsiasi tipo di contenitore e immettere rapidamente il loro prodotto sul mercato.".
La scheda MATRIX Voice, con un diametro di 7,97 cm, include un FPGA Xilinx Spartan-6, 64 Mbit di SDRAM, un array MEMS a 8 microfoni e 18 LED, tra le altre caratteristiche, incluso un adattatore Wi-Fi opzionale. I 64 pin di espansione GPIO (di cui 40 utilizzati per connettere un Raspberry Pi) consentono una maggiore personalizzazione.
