[发明专利]一种语音关键词识别的近传感器处理系统、电路及方法有效
申请号: | 202010727505.3 | 申请日: | 2020-07-24 |
公开(公告)号: | CN111833888B | 公开(公告)日: | 2022-11-11 |
发明(设计)人: | 乔飞;李钦;刘长路;杨华中 | 申请(专利权)人: | 清华大学 |
主分类号: | G10L17/24 | 分类号: | G10L17/24;G10L15/02;G10L15/16;G10L15/22;G10L15/28;G10L17/02;G10L17/18 |
代理公司: | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人: | 任岩 |
地址: | 100084*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 语音 关键词 识别 传感器 处理 系统 电路 方法 | ||
1.一种应用于语音关键词识别的近传感器处理的电路,其特征在于,包括:
混合信号乘累加电路,所述混合信号乘累加电路包括:
第一开关晶体管Mp,所述第一开关晶体管Mp为P型晶体管,第一开关晶体管Mp的源极输入电流Ip ,栅极连接输入数据线W3;
第二开关晶体管Mn,所述第二开关晶体管Mn为N型晶体管,第二开关晶体管Mn的源极输入电流In ,栅极连接输入数据线W3;
n个第一晶体管PM1、PM2、PM3…PMn,所述第一晶体管PM1、PM2、PM3均为P型晶体管,源极均连接至第一开关晶体管Mp的漏极;
n个第二晶体管NM1、NM2、NM3…NMn,所述第二晶体管NM1、NM2、NM3均为N型晶体管,源极均连接至第二开关晶体管Mn的漏极;所述第二晶体管NM1、NM2、NM3…NMn的漏极与第一晶体管PM1、PM2、PM3…PMn的漏极分别相连;
第一数字控制线、、…,一端分别连接至第一晶体管PM1、PM2、PM3…PMn的漏极,另一端连接至输出偏置端VB_io;
第二数字控制线W0、W1、W2…Wn一端分别连接至第二晶体管NM1、NM2、NM3…NMn的漏极,另一端连接至电流输出端Iout;
其中,n≥3,所述第一晶体管PM1、PM2、PM3…PMn的宽长比为1:2:…:2n-1,所述第二晶体管NM1、NM2、NM3…NMn的宽长比为1:2:…:2n-1;
混合信号乘累加电路将每个特征和权值相乘并将各乘积相加,输出的电流Iout进入非线性单元进行非线性处理;
其中,所述第一晶体管PM1、PM2、PM3…PMn的栅极均连接至预定的第一偏置电压VBp,第二晶体管NM1、NM2、NM3…NMn的栅极连接至预定的第二偏置电压VBn,所述第一偏置电压VBp保持在能够满足第一晶体管PM1、PM2、PM3…PMn导通条件的电压值;第二偏置电压VBn保持在能够满足第二晶体管NM1、NM2、NM3…NMn导通条件的电压值。
2. 一种语音关键词识别的近传感器处理系统,其特征在于,包括:
模拟域单元,所述模拟域单元包括特征提取单元、基于神经网络的模拟处理电路及后处理单元,用于对麦克风采集的信号进行数据处理,得到语音关键词识别的似然概率,以及
数字域单元,所述数字域单元包括模数转换器,用于在被唤醒后,对所述模拟域单元输出的似然概率进行模数转换;
其中,所述基于神经网络的模拟处理电路包括总乘累加电路、非线性单元和逐元素乘法单元,用于对特征提取后的模拟信号向量进行识别处理,并计算概率分布,输出语音关键词识别的似然概率;总乘累加电路包括如权利要求1所述的混合信号乘累加电路,用于将特征提取单元提取的每个特征向量和权值相乘并将各乘积相加。
3.根据权利要求2所述的语音关键词识别的近传感器处理系统,其特征在于,所述总乘累加电路还包括:
缓冲单元,用于对电流进行缓冲。
4. 根据权利要求3所述的语音关键词识别的近传感器处理系统,其特征在于,所述缓冲单元包括电流传输器,输入的电流向量I1,I2,. . . ,In即为所述特征提取单元提取的特征向量,电流向量I1,I2,. . . ,In分别输入对应的电流传输器,电流传输器输出两个方向电流Ip和In,作为混合信号乘累加电路的特征输入。
5.根据权利要求2所述的语音关键词识别的近传感器处理系统,其特征在于,非线性单元采用sigmoid操作及Tanh操作实现。
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