[发明专利]基于脉冲神经网络的应用于语音关键字识别的低功耗系统在审
| 申请号： | 202211144916.5 | 申请日： | 2022-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN115440226A | 公开（公告）日： | 2022-12-06 |
| 发明（设计）人： | 李丽;周攀;傅玉祥;王心沅;孙从怡;孙浩瀚;韩嘉宁;李伟;何书专 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G10L15/34 | 分类号： | G10L15/34;G10L15/26;G10L15/16 |
| 代理公司： | 北京中先生知识产权代理事务所(普通合伙) 16063 | 代理人： | 窦贤宇 |
| 地址： | 210046 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明的基于脉冲神经网络的应用于语音关键字识别的低功耗系统包括：外部存储、上位机和脉冲神经网络硬件加速器，其中脉冲神经网络硬件加速器包括存储模块、控制器、调度器以及计算阵列；本发明提出了一种二维坐标存储结构存储脉冲神经元状态，一方面可以跳过神经元的无效状态，避免无效计算，基于脉冲神经网络的稀疏性，可以大幅降低计算量，另一方面可以降低检测有效状态的延时，有效提高资源利用率；提出了卷积直通池化，并行执行的方案，避免了传统设计中将中间卷积结果写回存储的环节，卷积结果存入FIFO后与下行结果直接两两池化，有效降低了存储访问次数，存储功耗也得以降低。设计了8路并行的计算架构，可以有效减少计算延时，补偿脉冲神经网络多步长的缺陷；经验证，本发明的语音关键词识别系统能够在保证较高准确率的前提下，同时具有功耗低、面积小的特点，适用于嵌入式、物联网等诸多应用领域，能够高效完成语音关键词识别任务。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 脉冲 神经网络 应用于 语音 关键字 识别 功耗 系统 | ||
【主权项】：
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