首页> 外文期刊>電子情報通信学会論文誌, D. 情報·システム >FPGAを用いたパルスニューロンモデルによる音源定位及び音源種類の識別システムの実装
【24h】

FPGAを用いたパルスニューロンモデルによる音源定位及び音源種類の識別システムの実装

机译:基于FPGA的脉冲神经元模型实现声源定位和声源类型识别系统

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           

摘要

パルスニューロンモデルは音信号のような時系列情報を扱うのに適しており,かつ演算が単純であるためハードウェア化が容易であるという利点をもつ.本論文では,その利点をいかし実際にFPGAを用いてハードウェア上にパルスニューロンモデルを実装した.更に実装されたパルスニューロンモデルを組み合わせることで時間差検出ネットワーク及び競合学習ネットワークを電子回路として構成し,入力音から音源定位と音源種類の識別を同時に行うシステムを構築した.実験の結果,ハードウェア実装をした本システムが音源定位と音源種類の識別を計算機シミュレーションと比較して高速に行うことができ,かつ従来手法と比較して少ない回路数で実装できることが確認できた.
机译:脉冲神经元模型适用于处理诸如声音信号之类的时间序列信息,并且具有易于计算的优点,因为其计算简单。在本文中,利用这一点,我们实际上在使用FPGA的硬件上实现了脉冲神经元模型。此外,通过组合实现的脉冲神经元模型,将时差检测网络和竞争性学习网络构建为电子电路,并构建了同时执行输入声源定位和声源类型识别的系统。作为实验的结果,证实了该硬件安装系统可以以比计算机仿真更高的速度执行声源定位和声源类型识别,并且可以以比传统方法更少的电路数量进行安装。 ..

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号