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面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的存算一体芯片在智能音箱中的声纹识别与个性化声学模型.
资料介绍
面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的存算一体芯片在智能音箱中的声纹识别与个性化声学模型
摘要
智能音箱需要通过声纹识别区分不同的家庭成员，加载个性化的声学模型，提供定制化的语音交互体验。传统方案将语音数据上传到云端处理，延迟大、隐私风险高。本文针对智能音箱的声纹识别需求，设计了一种面向存算一体芯片的端侧声纹识别方案，通过存算一体阵列实现声纹特征提取、说话人识别和个性化声学模型加载，支持10个家庭成员的识别，声纹识别准确率为99%，芯片功耗仅为0.1W，为智能音箱提供了低延迟、高隐私的个性化语音交互解决方案。
一、声纹识别的需求
1.1 多用户识别
智能音箱需要区分不同的家庭成员，根据说话人的身份提供个性化的服务（如音乐推荐、日程提醒）。
1.2 隐私保护
声纹特征属于生物识别信息，需要在端侧处理，避免上传到云端，保护用户隐私。
二、存算一声纹识别方案
2.1 声纹特征提取
在存算一体芯片中，声纹特征提取模型（x-vector）完全映射到RRAM阵列中。麦克风信号通过模拟前端直接输入，在模拟域完成声纹特征提取，生成128维声纹特征向量。特征提取的延迟为50ms，功耗为0.05W。
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| 面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的存算一体芯片在智能音箱中的声纹识别与个性化声学模型.docx | 37K |
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