基于神经形态电路的音频场景特征提取及识别技术

• 作者: 王雨辰 胡华
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 神经形态电路 卷积神经网络 音频场景识别
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 3673-3677
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.42
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.12.034

摘要

传统的冯·诺依曼架构在处理语音等复杂信息时能效较低,神经形态电路更适合于语音等复杂信息的智能处理.常用的音频场景识别方式中的长时特征和短时特征都有其不足之处,卷积神经网络可通过训练提取适合后续分类任务的特征,在特征提取方面有更大的优势.针对四层的卷积神经网络的特征提取及分析方法在语谱图上进行了音频场景识别的研究,并验证了音频场景识别在神经形态电路—类脑计算芯片上的可实现性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡华	清华大学精密仪器系	15	58	6.0	7.0
2	王雨辰	航天科工智慧产业发展有限公司研发中心	2	3	1.0	1.0