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J-GLOBAL ID：201702275347051692   整理番号：17A0113790

高性能動的ASICベースオーディオ信号特徴抽出(MFCC)【Powered by NICT】

A High Performance Dynamic ASIC-Based Audio Signal Feature Extraction (MFCC)

著者 (6件)： Nguyen Tam Chi ,  Pham Lam Dang ,  Nguyen Hieu Minh ,  Bui Bao Gia ,  Ngo Dat Thanh ,  Hoang Trang
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ACOMP  ページ： 113-120  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最新の音声認識,音声分析としての音楽モデリングは,メル周波数ケプストラム係数(MFCC)に近づき,他の特徴抽出と比較して優れた性能を確認した。得られたソフトウェア性能に基づいて,広範囲のハードウエア設計のは移動度の実時間性能と能力を達成する高増加統合システムに適用した。それにもかかわらず,ある構成を目撃最もハードウエア両面からのアプローチは固定小数点フォーマット,厳密なシリコン要求または正確な応用のために関数の制限,再利用の低い能力と製品の高コストのための合理的なを経験した。MFCC法に関しては,試料の数,フィルタバンドの範囲,高速Fourier変換(FFT)数,cepstrumsの数またはデルタ係数の異なるもレベルのような種々のに関するパラメータ,全応用の最終性能に有意に影響した。結果として,高性能を必要とする実時間システムを満たすと同様,開発期間におけるレジスタ転送レベル(RTL)で修飾の代わりにチップレベルの進歩高性能バス(AHB)界面を通して実現可能再構成の能力に関して優位性を確認するために動的ASICベースMFCCハードウェアアーキテクチャを提案した。に加えて,ハードウェア設計とソフトウェア設計の間の大きな精度,ベトナム自動音声認識(ASR)に対するある用途での適用を確認した500MHzでASIC設計フロー目撃頻度の高い130nm技術の実験を有するだけでなくIEEE754浮動小数点フォーマットを適用した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 再利用 ,  モデリング ,  *ASIC ,  高速Fourier変換 ,  ハードウェア設計 ,  音声認識 ,  *音声信号 ,  音声分析 ,  再構成 ,  ケイ素 ,  *特徴抽出 ,  音楽
準シソーラス用語： 自動音声認識 ,  実時間 ,  *MFCC , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 高性能 ,  ASIC ,  オーディオ信号 ,  特徴抽出 ,  MFCC