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J-GLOBAL ID：202202278312647244   整理番号：22A0979590

自己DOA補正適応ビームフォーマによる多モード157μW4チャネル80dBA-SNDR音声認識フロントエンド【JST・京大機械翻訳】

A Multimode 157μW 4-Channel 80dBA-SNDR Speech-Recognition Frontend With Self-DOA Correction Adaptive Beamformer

著者 (5件)： Kang Taewook (University of Michigan,Ann Arbor,MI) ,  Lee Seungjong (University of Michigan,Ann Arbor,MI) ,  Song Seungheun (University of Michigan,Ann Arbor,MI) ,  Haghighat Mohammad R. (Intel,Santa Clara,CA) ,  Flynn Michael P. (University of Michigan,Ann Arbor,MI)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ISSCC  ページ： 500-502  発行年： 2022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： 多重マイクロホンによるビーム成形は,耳,携帯電話およびスマート話者における自動音声認識(ASR)に不可欠である。固定遅延と和(DAS)ビーム成形は実装が簡単であるが,固定方向(DoA)[1]から雑音を抑制するだけである。したがって,それは実際の変化するノイズ条件において無効であった。参照[2]は雑音抑制を伴う超低電力キーワードスポット(KWS)を実装するが,ADCとビーム成形の欠落は実用的応用を制限する。一方,適応ビーム成形(ABF)は,様々な雑音源を抑えるためにヌルを能動的に調整する。訓練されたDNNによる適応ビーム成形は,有望な[3]であるが,大規模な訓練データと高い電力消費を必要とし,電池操作システムには適用できない。従来の適応ビーム成形[4 5](Fig.32.5.1)は,固定DASビームフォーマの出力における雑音と干渉を適応的に低減する。従来のABFは有効かつコンパクトであるが,それは妨げられる。1)高いADCサンプリング速度による高いDSP電力消費と複雑な計算の必要性,特にブロッキングマトリックス(BM);2)DASにおけるターゲット信号方向誤差は,重度の信号歪みを引き起こす。3)最悪ケース入力SNR設計は,実際の信号条件に関係なく高いADCとDSP電力を引き起こす。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *音声認識 ,  雑音 ,  電池 ,  マイクロホン ,  電力 ,  電力消費 ,  雑音発生器 ,  雑音発生防止 ,  信号歪 ,  多重化 ,  *多モード ,  *ビーム成形 ,  携帯電話
準シソーラス用語： 訓練データ ,  自動音声認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (9件)： 自己 ,  DOA ,  適応 ,  ビームフォーマ ,  多モード ,  チャネル ,  SNDR ,  音声認識 ,  フロントエンド