Digitalni repozitorij raziskovalnih organizacij Slovenije

Izpis gradiva
A+ | A- | Pomoč | SLO | ENG

Naslov:Hardware–software co-design of an audio feature extraction pipeline for machine learning applications
Avtorji:ID Vreča, Jure, Institut Jožef Stefan (Avtor)
ID Pilipović, Ratko (Avtor)
ID Biasizzo, Anton, Institut Jožef Stefan (Avtor)
Datoteke:URL URL - Izvorni URL, za dostop obiščite https://www.mdpi.com/2079-9292/13/5/875
 
.pdf PDF - Predstavitvena datoteka, prenos (1,05 MB)
MD5: F09ED506C9C50118B6B65AC40E9F9684
 
Jezik:Angleški jezik
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:Logo IJS - Institut Jožef Stefan
Povzetek:Keyword spotting is an important part of modern speech recognition pipelines. Typical contemporary keyword-spotting systems are based on Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) audio features, which are relatively complex to compute. Considering the always-on nature of many keyword-spotting systems, it is prudent to optimize this part of the detection pipeline. We explore the simplifications of the MFCC audio features and derive a simplified version that can be more easily used in embedded applications. Additionally, we implement a hardware generator that generates an appropriate hardware pipeline for the simplified audio feature extraction. Using Chisel4ml framework, we integrate hardware generators into Python-based Keras framework, which facilitates the training process of the machine learning models using our simplified audio features.
Ključne besede:FPGA, MFCC, keyword spotting, chisel
Status publikacije:Objavljeno
Verzija publikacije:Objavljena publikacija
Poslano v recenzijo:31.01.2024
Datum sprejetja članka:22.02.2024
Datum objave:24.02.2024
Založnik:MDPI
Leto izida:2024
Št. strani:str. 1-14
Številčenje:13, 5
Izvor:Švica
PID:20.500.12556/DiRROS-18556 Novo okno
UDK:004
ISSN pri članku:2079-9292
DOI:10.3390/electronics13050875 Novo okno
COBISS.SI-ID:186803203 Novo okno
Avtorske pravice:© 2024 by the authors.
Opomba:Nasl. z nasl. zaslona; Opis vira z dne 26. 2. 2024;
Datum objave v DiRROS:25.03.2024
Število ogledov:288
Število prenosov:361
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
  
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je del revije

Naslov:Electronics
Skrajšan naslov:Electronics
Založnik:MDPI
ISSN:2079-9292
COBISS.SI-ID:523068953 Novo okno

Gradivo je financirano iz projekta

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:P2-0098
Naslov:Računalniške strukture in sistemi

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:P2-0359
Naslov:Vseprisotno računalništvo

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Program financ.:BI-US/22-24-114

Financer:EC - European Commission
Program financ.:H2020
Številka projekta:101007273
Naslov:Distributed Artificial Intelligent Systems
Akronim:DAIS

Financer:EC - European Commission
Program financ.:H2020
Številka projekta:876038
Naslov:Intelligent Secure Trustable Things
Akronim:InSecTT

Licence

Licenca:CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.
Začetek licenciranja:24.02.2024

Nazaj