【摘 要】
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近年来,越来越多的语音识别应用进入到大家的日常生活中,其中关键词识别是语音识别应用领域必不可少的关键技术之一,而这些应用设备对低功耗和噪声场景下的识别精度要求很严苛,因此本文将提出一种面向高噪声场景的低功耗关键词识别特征提取的专用集成电路模块。本文主要从算法、电路两方面去优化设计,尽可能在保证识别精度的情况下降低关键词识别特征提取的功耗,主要工作包括:（1）基于传统梅尔频率倒谱系数（Mel Fre
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近年来,越来越多的语音识别应用进入到大家的日常生活中,其中关键词识别是语音识别应用领域必不可少的关键技术之一,而这些应用设备对低功耗和噪声场景下的识别精度要求很严苛,因此本文将提出一种面向高噪声场景的低功耗关键词识别特征提取的专用集成电路模块。本文主要从算法、电路两方面去优化设计,尽可能在保证识别精度的情况下降低关键词识别特征提取的功耗,主要工作包括:（1）基于传统梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC）特征提取算法设计了精简矩形梅尔频率倒谱系数（Simple Rectangular Mel Frequency Cepstrum Coefficient,SRMFCC）特征提取算法架构,相比传统的MFCC,本文的工作在不同信噪比的噪声场景中都能保持良好的识别精度。（2）实现了不同信噪比噪声的模式切换设计和其中快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform,FFT）模块乘法计算的多阶量化共享乘法器可适应不同的计算精度要求,与标准乘法计算相比,可显著降低功耗。本文基于TSMC 22nm工艺,完成了面向高噪声场景的低功耗关键词识别特征提取模块的设计,实验结果表明,本文SRMFCC算法使总体数据量减少50%,相比传统特征提取算法MFCC,SRMFCC的乘法计算量降低了77.8%。本文验证系统是二值化权重网络（Binarized Weight Network,BWN）,布局布线后的总面积是0.72mm2,其中特征提取的面积为0.195mm2,工作主频率为250k Hz,延时为12ms,低功耗模式下功耗为2.81u W、高精度模式下功耗为5.32u W,相比主流设计方案,功耗降低了74%,在信噪比为-5dB的时候识别准确率达到91.3%,信噪比5dB时识别精度为95.47%。
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