[发明专利]一种面向硬件的深度脉冲神经网络语音识别方法和系统在审
| 申请号： | 202310110811.6 | 申请日： | 2023-01-16 |
| 公开（公告）号： | CN116259310A | 公开（公告）日： | 2023-06-13 |
| 发明（设计）人： | 袁孟雯;张宇豪;唐华锦;潘纲 | 申请（专利权）人： | 之江实验室;浙江大学 |
| 主分类号： | G10L15/06 | 分类号： | G10L15/06;G10L15/02;G10L15/16;G10L25/24;G10L25/30 |
| 代理公司： | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人： | 王兵;杨东炜 |
| 地址： | 311121 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种面向硬件的深度脉冲神经网络语音识别方法，包括：获取开源语音数据集；对语音数据集进行预处理，从高维语音数据中获得低维语音特征，并将其编码为脉冲序列；构建深度脉冲神经网络模型，模型中各神经元均采用硬件友好的集成点火模型；构造损失函数，采用梯度替代的时空反传算法更新网络权值，在训练数据集上对深度脉冲神经网络模型进行训练，并保存更新后的网络权值；将浮点权值量化为定点权值，深度脉冲神经网络模型加载量化后的定点权值，对测试数据集进行识别，得到预测的分类标签，实现面向硬件的深度脉冲神经网络模型的语音识别。本发明还包括一种面向硬件的深度脉冲神经网络语音识别系统本发明降低了识别功耗，保持了近似的识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 硬件 深度 脉冲 神经网络 语音 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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