@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00218221,
 author = {田中, 悠一朗 and 内野, 壱星 and 大栗, 一敦 and 田向, 権 and Yuichiro, Tanaka and Issei, Uchino and Kazunobu, Ohkuri and Hakaru, Tamukoh},
 issue = {11},
 month = {Jun},
 note = {近年，音声分類の分野においてディープニューラルネットワーク（DNN）ベースの手法が画期的な成果を上げているが，DNN ベースの手法は膨大な演算量を必要とするため，計算リソースや電力に制約のある組込み機器で高速動作する音声分類システムの実現は難しい．本研究は組込み機器のための高速かつ低消費電力な音声分類ハードウェア実装を見越して，レザバー計算を用いた組込み指向型音声分類システムを提案する．, Although deep neural networks (DNNs) have achieved state-of-the-art results in sound classification tasks in recent years, DNNs require high computational costs, and therefore implementing DNN-based sound classification systems for embedded systems is difficult. This study aims to realize high-speed and low-power sound classification hardware and proposes an embedded-oriented sound classification system using reservoir computing.},
 title = {レザバー計算による組込み指向型音声分類システム},
 year = {2022}
}