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ANALOGUE ELECTRONIC CIRCUIT FOR ARTIFICIAL NEURON MODELLING

机译:人工神经元建模的模拟电子电路

摘要

The present invention relates to a speech recognition using an analogous neural network, sensitive to the concurrency degree of events, which may be trained both for detecting words by association of successive sounds and for detecting sounds by the association of formants specific thereto, the neural network being based on a hardware-implemented biological-like neuron model, using only micro-technologically integrable components, the neural network maintaining the properties of natural neurons and being trained for the recognition of sounds and words by a mechanism of stimulating pre- and post-synaptic neuron by using supraliminal stimuli.
机译:本发明涉及对事件的并发度敏感的使用类似神经网络的语音识别,该神经网络既可以被训练用于通过连续声音的关联来检测单词,也可以通过特定于共振峰的共振峰的关联来进行声音的训练。基于硬件实现的类似于生物的神经元模型,仅使用微技术上可集成的组件,该神经网络保持自然神经元的特性,并通过刺激前后的机制进行训练,以识别声音和单词突触上神经元通过使用上ral上刺激。

著录项

  • 公开/公告号RO126249B1

    专利类型

  • 公开/公告日2018-11-29

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 HULEA MIRCEA;

    申请/专利号RO20090000531

  • 发明设计人 HULEA MIRCEA;

    申请日2009-07-09

  • 分类号G06N3/063;G06F15/18;G06G7/60;G10L15/16;

  • 国家 RO

  • 入库时间 2022-08-21 12:00:53

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