[发明专利]数据处理方法及设备、处理芯片

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

将待处理的音视频信号编码为持续多个脉冲周期的输入脉冲信号；

在脉冲神经网络的多层被依次映射到处理芯片时，所述处理芯片基于多个脉冲周期的所述输入脉冲信号，得到在各所述脉冲周期内所述脉冲神经网络的输出脉冲信号；

根据各所述脉冲周期内所述脉冲神经网络的输出脉冲信号，得到所述音视频信号经过所述脉冲神经网络处理后的处理结果。

2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，在脉冲神经网络的多层被依次映射到处理芯片时，所述处理芯片基于多个脉冲周期的所述输入脉冲信号，得到在各所述脉冲周期内所述脉冲神经网络的输出脉冲信号，包括：

在脉冲神经网络的第一层被映射到处理芯片时，所述处理芯片根据多个所述脉冲周期的所述输入脉冲信号，得到在各所述脉冲周期内所述脉冲神经网络的第一层的膜电压与输出脉冲信号；

在脉冲神经网络的第M层被映射到处理芯片时，所述处理芯片根据多个所述脉冲周期的所述输入脉冲信号以及各所述脉冲周期内所述脉冲神经网络的第M层的膜电压，得到在各所述脉冲周期内所述脉冲神经网络的第M层的膜电压与输出脉冲信号，M为大于1的整数。

3.根据权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，在脉冲神经网络的第一层被映射到处理芯片时，所述处理芯片根据多个所述脉冲周期的所述输入脉冲信号，得到在各所述脉冲周期内所述脉冲神经网络的第一层的膜电压与输出脉冲信号，包括：

在脉冲神经网络的第一层被映射到处理芯片时，在所述输入脉冲信号的第一个脉冲周期，所述处理芯片将第一个脉冲周期的所述输入脉冲信号与所述脉冲神经网络的第一层的权重的相乘，得到所述第一个脉冲周期内所述脉冲神经网络的第一层的膜电压；

基于所述第一个脉冲周期内所述脉冲神经网络的第一层的膜电压与预设的膜电压阈值，得到在所述第一个脉冲周期内所述脉冲神经网络的第一层的输出脉冲信号；

在所述输入脉冲信号的第N个脉冲周期，所述处理芯片计算第N个脉冲周期的所述输入脉冲信号与所述脉冲神经网络的第一层的权重的乘积，N为大于1的整数；

计算所述乘积与第N-1个脉冲周期内所述脉冲神经网络的第一层的膜电压的和，作为所述第N个脉冲周期内所述脉冲神经网络的第一层的膜电压；并基于所述第N个脉冲周期内所述脉冲神经网络的第一层的膜电压与预设的膜电压阈值，得到在所述第N个脉冲周期内所述脉冲神经网络的第一层的输出脉冲信号。

4.根据权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，在脉冲神经网络的第M层被映射到处理芯片时，所述处理芯片根据多个所述脉冲周期的所述输入脉冲信号以及各所述脉冲周期内所述脉冲神经网络的第M层的膜电压，得到在各所述脉冲周期内所述脉冲神经网络的第M层的膜电压与输出脉冲信号，包括：

在脉冲神经网络的第M层被映射到处理芯片时，在所述输入脉冲信号的第一个脉冲周期，所述处理芯片将第一个脉冲周期内所述脉冲神经网络的第M-1层的输出脉冲信号与所述脉冲神经网络的第M层的权重的相乘，得到所述第一个脉冲周期内所述脉冲神经网络的第M层的膜电压；

基于所述第一个脉冲周期内所述脉冲神经网络的第M层的膜电压与预设的膜电压阈值，得到在所述第一个脉冲周期内所述脉冲神经网络的第M层的输出脉冲信号；

在所述输入脉冲信号的第N个脉冲周期，所述处理芯片计算在第N个脉冲周期内所述脉冲神经网络的第M-1层的输出脉冲信号与所述脉冲神经网络的第M层的权重的乘积，N为大于1的整数；

计算所述乘积与第N-1个脉冲周期内所述脉冲神经网络的第M层的膜电压的和，作为所述第N个脉冲周期内所述脉冲神经网络的第M层的膜电压；并基于所述第N个脉冲周期内所述脉冲神经网络的第M层的膜电压与预设的膜电压阈值，得到在所述第N个脉冲周期内所述脉冲神经网络的第M层的输出脉冲信号；

将各脉冲周期内所述脉冲神经网络最后一层的输出脉冲信号为所述脉冲神经网络的输出脉冲信号。