[实用新型]生物信息对抗系统的昆虫声音识别处理芯片有效
| 申请号: | 202123164732.9 | 申请日: | 2021-12-16 |
| 公开(公告)号: | CN216849305U | 公开(公告)日: | 2022-06-28 |
| 发明(设计)人: | 万佳;王丽;陈向东;万立恒 | 申请(专利权)人: | 福建司雷植保技术有限公司;北京司雷植保科技有限公司;万佳 |
| 主分类号: | G10L17/26 | 分类号: | G10L17/26;G10L17/18 |
| 代理公司: | 深圳科润知识产权代理事务所(普通合伙) 44724 | 代理人: | 孙芳芳 |
| 地址: | 362442 福建省泉州市安溪县龙*** | 国省代码: | 福建;35 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 生物 信息 对抗 系统 昆虫 声音 识别 处理 芯片 | ||
本实用新型公开了一种生物信息对抗系统的昆虫声音识别处理芯片,包括,声音传感器、数据采集器、多级信号放大器、整形电路、带通滤波器、生成对抗网络模块、第一存储单元以及第二存储单元,所述声音传感器连接所述数据采集器,所述数据采集器连接多级信号放大器,所述多级信号放大器连接整形电路,所述整形电路连接所述带通滤波器,所述带通滤波器连接生成对抗网络模块,生成对抗网络模块连接第一存储单元以及第二存储单元;本实用新型提供了一种可以依据生成对抗网络模块得到声音识别结果以及声音识别结果对应的置信度对第一参数调节单元或第二参数调节单元内的参数进行调节,以控制第一可变增益运算放大器或第二可变增益运算放大器的增益设置。
技术领域
本实用新型涉及声音信号识别芯片技术领域,具体为一种生物信息对抗系统的昆虫声音识别处理芯片。
背景技术
随着生成对抗网络模块的不断发展以及在人工智能领域中的应用,越来越多的微小事件可以通过人工智能的方式进行学习和处理。
生成对抗网络模型具有生成器和判别器,生成器和判别器都是采用神经网络技术,生成对抗网络模型采用典型的GAN模型,GAN框架可以训练任何一种生成器网络,GANs可以学习到一个只在靠近真实数据的地方(神经网络层)产生样本点的模型。GAN包含两个网络:一个被称为生成网络(G),另一个被称为判别网络(D)。G捕获数据分布,而D估计来自训练数据而不是G的样本的概率。G的训练过程是使D犯错的概率最大化。生成对抗网络模型可以得到重复训练的优选结果,基于此,可以将生成对抗网络模型用于声音识别中信号放大的增益控制。
目前,声音识别一般采用的都是传统的声音识别器来进行识别,传统的声音识别器基本上采用电容式MIC声音传感器对声音进行拾取,然后在输入至声音识别芯片得到结果,这种方式的错误率高,且不具有自我学习的功能。
实用新型内容
本实用新型的目的在于提供一种生物信息对抗系统的昆虫声音识别处理芯片,以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的,本实用新型提供如下技术方案:
生物信息对抗系统的昆虫声音识别处理芯片,包括:
声音传感器、数据采集器、多级信号放大器、整形电路、带通滤波器、生成对抗网络模块、第一存储单元以及第二存储单元,
所述声音传感器连接所述数据采集器,所述数据采集器连接多级信号放大器,所述多级信号放大器连接整形电路,所述整形电路连接所述带通滤波器,所述带通滤波器连接生成对抗网络模块,生成对抗网络模块连接第一存储单元以及第二存储单元;
多级信号放大器连接第一可变增益运算放大器、第二可变增益运算放大器和精密运算放大器,所述第一可变增益运算放大器连接第二可变增益运算放大器,第二可变增益运算放大器与精密运算放大器连接;
所述第一存储单元内设置有第一参数调节单元和第二参数调节单元,所述第一参数调节单元连接第一可变增益运算放大器,第二参数调节单元连接第二可变增益运算放大器;
控制部,所述控制部与第一参数调节单元、第二参数调节单元及第二存储单元分别连接。
进一步地,所述声音传感器选用电容式MIC声音传感器,电容式MIC声音传感器拾取声音信号转化成电信号,该电信号经过前置放大电路将电信号放大,放大后经AC/DC转换器进行转换并再次放大后发送至数据采集器。
进一步地,基于所述生成对抗网络模块得到声音识别结果以及声音识别结果对应的置信度,以及基于声音识别结果对应的置信度对应的调节第一参数调节单元或第二参数调节单元内的参数。
本实用新型提供了一种可以依据生成对抗网络模块得到声音识别结果以及声音识别结果对应的置信度对第一参数调节单元或第二参数调节单元内的参数进行调节,以控制第一可变增益运算放大器或第二可变增益运算放大器的增益设置,从而保证在放大过程中不会存在信号的失真。
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