申请/专利权人：电子科技大学

申请日：2024-03-14

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117892224A

主分类号：G06F18/2415

分类号：G06F18/2415;G06F18/213;G06N3/0464;G06N3/06

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.16#公开

摘要：本发明提供一种具备唤醒机制的混合特征神经网络信号处理硬件电路，包括人工特征提取模块、唤醒分类器和神经网络分类器在长时间的工作过程中，仅有一个唤醒分类器工作，用于处理大部分高概率分类结果样本，只有当该分类器发现样本疑似为低概率分类结果样本时，才醒神经网络分类器工作，得到准确的分类结果。为了保证分类的准确率，本发明提出的唤醒分类器处理的数据为经过筛选的人工特征，获取人工特征相对于获取卷积特征计算量较小，且如需唤醒后神经网络分类器，其人工特征计算结果将用于后续混合特征的产生。通过卷积特征与人工特征结合的方式实现了低计算复杂度与高分类准确率。唤醒机制有效降低了长时间工作下电路运行的功耗。

主权项：1.一种具备唤醒机制的混合特征神经网络信号处理硬件电路，其特征在于，包括：人工特征提取模块、唤醒分类器和神经网络分类器；人工特征提取模块用于对输入的待处理信号提取出人工特征，将人工特征输出至唤醒分类器；唤醒分类器用于根据输入的人工特征进行二分类处理输出二分类结果；所述二分类结果为高概率分类结果和低概率分类结果；唤醒分类器采用偏向性训练方式使得输出的分类结果更偏向低概率分类结果；当二分类结果为高概率分类结果时，将高概率分类结果作为待处理信号的分类结果输出；当二分类结果为低概率分类结果时，则触发神经网络分类器，并控制人工特征提取模块输出人工特征至神经网络分类器；神经网络分类器用于对输入的待处理信号提取出卷积特征，再将卷积特征与输入的人工特征进行融合得到混合特征，最后利用混合特征完成高精度分类，将高精度分类结果作为待处理信号的分类结果输出。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 电子科技大学 一种具备唤醒机制的混合特征神经网络信号处理硬件电路

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