【摘 要】
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语音活动检测是一项用于区分语音和非语音的语音分类技术。语音活动检测常常被用作关键词识别系统/语音识别系统的开关,因此语音活动检测的识别率对于后级系统的正常运行至关重要;与此同时,语音活动检测模块越来越多地被用在依赖电池供电的物联网和可穿戴设备上,并且始终处于工作状态（always-on）,因此降低语音活动检测功耗的需求愈发强烈。为此,本文设计了一种低功耗语音活动检测模块,通过从算法、电路两方面去优
【基金项目】
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核高基重大专项（2018ZX01031101-005）；
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语音活动检测是一项用于区分语音和非语音的语音分类技术。语音活动检测常常被用作关键词识别系统/语音识别系统的开关,因此语音活动检测的识别率对于后级系统的正常运行至关重要;与此同时,语音活动检测模块越来越多地被用在依赖电池供电的物联网和可穿戴设备上,并且始终处于工作状态（always-on）,因此降低语音活动检测功耗的需求愈发强烈。为此,本文设计了一种低功耗语音活动检测模块,通过从算法、电路两方面去优化设计,使其兼具高识别率与低功耗。本文从算法和电路两方面进行低功耗设计。首先对低功耗语音活动检测所使用的神经网络算法进行了压缩,以降低其计算资源和存储资源消耗。通过二值化和量化对神经网络的数据和权重的位宽进行压缩,得到一个应用于高信噪比环境的二值神经网络（Binarized Neural Network,BNN）和一个适用于低信噪比环境的二值权重网络（Binarized Weight Network,BWN）。其次,本文对低功耗语音活动检测的算法模型进行电路设计:1.根据分类算法的需要,提出了环境噪声监测算法。增加模拟特征提取的第17个通道,其输出经过计算得到环境噪声监测值。基于对环境噪声监测值的判断,对电路的工作模式进行选择,包括低功耗模式（BNN开启）和高性能模式（BWN开启）。2.根据BNN和BWN的特点分别设计了计算单元（Process element,PE）,并使用近似化方法简化了偏置、批量归一化、激活电路,降低计算功耗。3.提出了精度自适应或门近似加法单元,并应用于BWN计算单元中,在保证计算精度的同时,单个加法单元功耗降低30%。本文采用TSMC 22nm ULL工艺进行验证。本文提出的低功耗语音活动检测在10dB噪声下识别率为94%,功耗为0.508μW;在-5dB噪声下识别率为91.43%,功耗为0.578μW。除此之外,本文额外提出了增强型语音活动检测,其支持一个唤醒词检测,在10dB噪声下识别率超过90%,功耗为0.881μW。
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