[发明专利]基于语音特征复用的关键词唤醒CNN的存储和计算压缩方法有效
| 申请号： | 202010092688.6 | 申请日： | 2020-02-14 |
| 公开（公告）号： | CN111341306B | 公开（公告）日： | 2022-06-17 |
| 发明（设计）人： | 单伟伟 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G10L15/16 | 分类号： | G10L15/16;G10L15/22;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 熊玉玮 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于语音特征复用的关键词唤醒CNN的存储和计算压缩方法，属于计算、推算或计数的技术领域。若输入数据更新的行数与卷积步长相等，每一次新的输入数据到来时，神经网络输入层用新的输入数据替换最早的那部分输入数据，同时调整输入数据的取址顺序，使其按照输入数据到来先后的顺序依次与对应的卷积核做运算，运算的结果存入神经网络的中间数据存储器，使其更新相应的数据。本方法语音应用中相邻两帧输入数据的计算会有大量重复导致的卷积计算中存在大量重复计算的特点，剔除掉重复的计算，从而减小神经网络的计算量，对神经网络中的数据的存储和计算量进行了极大的压缩，可有效降低神经网络计算的数据量和存储量，极大地降低了神经网络电路的功耗。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 语音 特征 关键词 唤醒 cnn 存储 计算 压缩 方法 | ||
【主权项】：
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