【摘 要】
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语音关键词识别有助于实现更好的人机交互,但是对于低信噪比下的关键词识别性能,目前难以达到理想要求。本文从算法到硬件,实现了一套可应用于低信噪比环境的关键词识别方案。在算法上,实现了卷积加循环神经网络的语音关键词识别算法。第一,本文针对低信噪比的语音关键词识别,将传统的特征提取算法替换成单维卷积神经网络,规避了手工特征提取算法在低信噪比下的性能损失。第二,本文采用定点化量化训练方法,使得权重和数据都
【基金项目】
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国家科技重大专项“面向智能计算的高能效精度可控近似计算单元及控制方法研究”（编号:2018ZX01031101-005）；
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语音关键词识别有助于实现更好的人机交互,但是对于低信噪比下的关键词识别性能,目前难以达到理想要求。本文从算法到硬件,实现了一套可应用于低信噪比环境的关键词识别方案。在算法上,实现了卷积加循环神经网络的语音关键词识别算法。第一,本文针对低信噪比的语音关键词识别,将传统的特征提取算法替换成单维卷积神经网络,规避了手工特征提取算法在低信噪比下的性能损失。第二,本文采用定点化量化训练方法,使得权重和数据都量化为8bit。在信噪比为-5d B的情况下,实现4个关键词的识别准确度可达87%,在信噪比为-5d B到20d B的混合语音关键词识别上准确率为87.3%。在硬件上,针对算法优化电路设计,降低功耗。第一,采用电路可重构,使得卷积、循环网络、全连接运算集中实现,规避了分部式架构带来的算力损失,使得每个乘法器的等效算力提高了36%。第二,硬件上对于非线性激活函数采用16段线性迭代近似方案,使得电路的复杂度得到极大的降低。第三,神经网络的乘加运算采用基于比特对编码的近似乘法与近似加法器设计,在确保准确率的情况下,使得乘法器与加法器的功耗降低了30%。本文电路设计采用TSMC 22nm工艺,进行布局布线后的面积为0.76mm2。当工作频率为4MHz可以实现对语音的实时处理,功耗约为7.4μW。
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