一种基于神经网络的自配置环境语音识别系统及方法与流程.docx

一种基于神经网络的自配置环境语音识别系统及方法与流程主要关注的是如何在低功耗设计和高效性能之间找到平衡。传统的神经网络语音识别方案往往只能在高精度（高权重位宽）和低功耗（低权重位宽）之间二选一。然而，这种创新的系统采用了一种自适应策略，通过动态调整权重位宽来优化性能和能耗。 系统由三个主要部分组成：环境语音读取模块、神经网络计算模式动态解析模块和语音识别模块。环境语音读取模块利用麦克风采集32位环境语音数据，并将其截位为16位，以减少数据处理量。神经网络计算模式动态解析模块根据识别结果决定使用8位权重计算模式（提供高精度）还是1位压缩权重计算模式（节省功耗）。语音识别模块则结合这两种模式进行语音识别，其中包含3层卷积神经网络和2层全连接神经网络，每个层都有网络权重压缩子单元，以适应不同的计算模式。 在8位权重计算模式下，使用预先训练好的8位权重，以保证识别的准确性。而在1位压缩权重计算模式下，通过网络权重压缩子单元将8位权重压缩为1位，降低计算负担，从而降低功耗。神经网络输出判别单元监控识别结果，当检测到人声时切换到8位模式，否则使用1位模式。 此外，系统中还特别考虑了音频数据的采集标准，例如使用i2s协议的麦克风语音输入单元，设置特定的采样率和数据精度，以确保有效数据的获取。卷积神经网络的每一层都有特定的参数配置，如卷积核大小、步长等，以增强特征提取能力。批量归一化和激活函数的运用则有助于神经网络的学习和优化。 这个创新系统通过智能切换权重位宽的方式，实现了在低功耗和高识别精度之间的动态平衡，特别适合于需要节能设计的语音识别应用，如智能家居、可穿戴设备等场景，能够有效地提高用户体验并优化系统资源利用率。