Keyword spotting (KWS) är en kritisk komponent för att möjliggöra talbaserade användarinteraktioner på smarta enheter. Det kräver respons i realtid och hög noggrannhet för god användarupplevelse. Nyligen har neurala nätverk blivit ett attraktivt val för KWS arkitektur på grund av deras överlägsna noggrannhet jämfört med traditionella talbehandling algoritmer. På grund av sin alltid-on natur, har KWS-programmet starkt begränsad makt budget och vanligtvis körs på små mikrokontroller med begränsat minne och beräkna kapacitet. Utformningen av neurala nätverk arkitektur för KWS måste överväga dessa begränsningar. I detta arbete utför vi neurala nätverk arkitektur utvärdering och prospektering för att köra KWS på resurs-konstruerade mikrokontroller. Vi utbildar olika neurala nätverk arkitekturer för sökord spotting publiceras i litteratur för att jämföra deras noggrannhet och minne / beräkna krav. Vi visar att det är möjligt att optimera dessa neurala nätverksarkitekturer för att passa in i minnet och beräkna begränsningar av mikrokontroller utan att offra noggrannhet. Vi utforskar vidare det djupvis åtskilda konvolutionella neurala nätverket (DS-CNN) och jämför det med andra neurala nätverksarkitekturer. DS-CNN uppnår en noggrannhet på 95,4 %, vilket är ~10 % högre än DNN-modellen med liknande antal parametrar.
Zhang m.fl. REF sökte och utvärderade ordentliga neurala nätverksarkitekturer inom minnes- och beräkningsbegränsningar.
Hello Edge: Keyword Spotting on Microcontrollers
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}