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SESSION 13 Cool Computation Circuits.pdf

上传人: 张** 编号:620870 2025-03-31 265页 15.96MB

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本文介绍了一种基于信息感知数据压缩和神经形态时空特征提取的0.22mm2 161nW抗噪声语音活动检测方法。主要内容包括: 1. 背景与动机:语音活动检测在AIoT设备中具有低功耗和高准确率的需求。 2. 工作流程:系统包括极端点压缩器、信息感知数据压缩器、神经形态时空特征提取器和分类器。 3. 信息感知数据压缩器:将原始4kHz音频样本压缩为稀疏脉冲,数据量减少2.6倍,同时保持97%的信号保真度。 4. 神经形态时空特征提取器和分类器:使用可训练的权重,减少ANN大小以节省功耗。 5. 测量结果:在55nm工艺下,芯片面积为0.22mm2,总功率为161nW,在0-15dB SNR范围内,准确率达到84%-98%。 6. 结论:该系统实现了超低功耗、高准确率和抗噪声的语音活动检测。
如何在超低功耗下实现高精度语音活动检测? 如何利用神经形态计算提高语音识别的准确性和鲁棒性? 如何在量子计算中实现高效、低功耗的量子比特控制?
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