講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-06-10 11:40
レザバー計算による組込み指向型音声分類システム ○田中悠一朗・内野壱星(九工大)・大栗一敦(ソニー)・田向 権(九工大) SIS2022-9 |
抄録 |
(和) |
近年,音声分類の分野においてディープニューラルネットワーク(DNN)ベースの手法が画期的な成果を上げているが,DNNベースの手法は膨大な演算量を必要とするため,計算リソースや電力に制約のある組込み機器で高速動作する音声分類システムの実現は難しい.本研究は組込み機器のための高速かつ低消費電力な音声分類ハードウェア実装を見越して,レザバー計算を用いた組込み指向型音声分類システムを提案する. |
(英) |
Although deep neural networks (DNNs) have achieved state-of-the-art results in sound classification tasks in recent years, DNNs require high computational costs, and therefore implementing DNN-based sound classification systems for embedded systems is difficult. This study aims to realize high-speed and low-power sound classification hardware and proposes an embedded-oriented sound classification system using reservoir computing. |
キーワード |
(和) |
音声分類 / 話者認識 / レザバー計算 / ハードウェア / / / / |
(英) |
sound classification / speaker identification / reservoir computing / hardware / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 62, SIS2022-9, pp. 41-44, 2022年6月. |
資料番号 |
SIS2022-9 |
発行日 |
2022-06-02 (SIS) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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SIS2022-9 |