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  1. 全国大会
  2. 84回
  3. 人工知能と認知科学

FFTアクセラレーションを活用したRISC -VベースのMFCC音声認識に関する研究

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220895
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220895
b7957d0c-118b-4689-8079-9fc2aea8c09e
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z84-1R-08.pdf IPSJ-Z84-1R-08.pdf (620.1 kB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2022-02-17
タイトル
タイトル FFTアクセラレーションを活用したRISC -VベースのMFCC音声認識に関する研究
言語
言語 eng
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
電通大
著者所属
電通大
著者所属
電通大
著者名 呉, 暁婷

× 呉, 暁婷

呉, 暁婷

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クリスティアン, ドラン

× クリスティアン, ドラン

クリスティアン, ドラン

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範, 公可

× 範, 公可

範, 公可

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) is a technique used to obtain a signal's power spectrum for recognition applications. The Mel-coefficients are used in the different speech recognition methods, obtaining a high recognition rate. However, the most processing time is used for the Fast Fourier Transform (FFT). This work presents an FFT accelerator implemented in Field-Programmable Gate Array (FPGA), using a RISC-V based microcontroller. The FFT implementation increases the performance by 20.7% of the Mel-coefficients extraction compared to the software implementation. The implementation occupies a 1987 Look-Up Tables (ALUT) and 244 Flip-Flops (FF), and 16384 Memory Bits in 256 bits configuration, representing a 77% smaller than the implemented RISC-V processor.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第84回全国大会講演論文集

巻 2022, 号 1, p. 297-298, 発行日 2022-02-17
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 14:22:53.905652
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