半导体神经计算机的硬件实现及其在连续语音识别中的应用.pdf

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1、第2期电子学报Vol.34No.22006年2月ACTAELECTRONICASINICAFeb.2006半导体神经计算机的硬件实现及其在连续语音识别中的应用王守觉1!2!曹文明1!2C1.中国科学院半导体研究所神经网络研究室北京100083;2.浙江工业大学信息学院浙江杭州310014>摘要!本文首先分析了以PC机作为宿主机的半导体神经网络处理机CASSANDRA-I进一步介绍了新的半导体神经计算机CASSANDRA-II的系统实现和功能特性并将其应用到问候语语音识别中实验结果表明CASSANDRA-

2、II神经计算机识别结果优于HMM模型的识别结果.关键词!半导体;神经网络;语音识别中图分类号!O235文献标识码!A文章编号!0372-2112C2006>02-0267-05HardwarerealizationofsemiconductorneurocomputerandItsApplicationtoContinuousspeechrecognition12CAOWen-ming12WANGShou-]ueC1.Labo]Arti]icialNeuralNetworksInstituteo]Sem

3、iconductorsCASBeiJin8100083China;2.Schoolo]In]ormationZheJian8Universityo]Technolo8yHan8zhouZheJian8310014China>Abstract~ThefirstsemiconductornerocomPuterCASSANDRA-Ibasedonhost-PCisanalyzedandtherealizationandcharacteristicsofthenovelsemiconductorneuroco

4、mPuterCASSANDRA-IIaredescribed.Final-lythesemiconductorneurocomPuterCASSANDRA-IIisusedtogreetingsPeechrecognitiontheexPerimentresultsshoWthatitProvideshigherdiscriminabilityforkeyWordcandidatesthanHMMmodel.Keywords~semiconductor;neuralnetWorks;sPeechreco

5、gnition合处理的通用神经网络处理机CASSANDRA-IC预言神1引言一号>神经计算机实现了全硬件的~具有自适应能力的神神经网络从计算角度上理解是大量相同运算单元相经网络.CASSANDRA-I神经计算机以PC机作为宿主互联接形成的一种无程序并行计算结构.实现这种结构可机通过编程实现前馈网络反馈网络SOM等人工神经网以有多种途径从具体物理器件与神经元的对应关系上看[23]络的模型和算法在网络运算过程中CASSANDRA-I神可以分为全硬件实现和虚拟实现两种途径.经计算机还具备随时修改网络参数及神经

6、元非线性函数所谓全硬件实现指的是物理上的处理单元及通信通的功能这为研究更为复杂的新型人工神经网络模型和算道与一个具体应用问题的神经网络模型中的神经元及联法提供了强大的硬件性基础.本文进一步提出了新的半导接一一对应即每一个神经元及每一互接均有与之对应的体神经计算机CASSANDRA-II的实现过程并将其应用物理器件.如果用P个物理单元去实现由N个神经元组到语音识别中在小词汇量上取得了很好的效果.成的神经网络的计算只要P

7、RA-I神经处理机行功能上的仿真[1].CASSANDRA-I神经计算机是一种通用的神经计算在实际应用中通常选用具有在线学习功能的神经网机它的神经计算机的计算公式如下~络芯片即将网络训练所需的反馈电路及权值存储~计算_1_1和修正电路都集成在了一个芯片上.中科院半导体所王守OmiCt+1>=Fki[CiCZSJtWJiImJ+ZS*8iW*8iOm8>-!i]j=0g=0觉等[3!5]于1995年成功地研制了我国第一台数字模拟混C1>收稿日期~2005-06-23;修回日期~2005-10-16基金项目

8、~国家自然科学基金CNO.60576055>268电子学报2006年Om(t+1)为输入空间输入第m个对象时第i个神络的输出层.这种工作模式一次最多可计算63个样本.i经元在t+1时间的输出状态值9其中m最大不超过1289(2)用作全联接的反馈网络可模拟256个神经元9每i不超过256个神经元有512个输入突触9除了全联接反馈以外9按需n为输入节点数量即输入空间维数和神经元的最大要均可与256维输入节点联接.计算反馈网络时一次计算数量9n不