Implementação em FPGA de um sistema de keyword spotting baseado em redes neurais artificiais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Votre, Natan
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/197296
Resumo: TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Engenharia Eletrônica.
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spelling Implementação em FPGA de um sistema de keyword spotting baseado em redes neurais artificiaisDetector de Palavras-chaveRedes Neurais ConvolucionaisFPGARedes Neurais ProfundasVerilogTCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Engenharia Eletrônica.Este trabalho é dedicado à implementação em FPGA de um sistema de acoustic keyword spotting capaz de detectar palavras específicas na língua portuguesa em um sinal de áudio. O sistema implementado realiza o processamento em tempo real utilizando, como pré-processamento, a extração de coeficientes MFCCs, além de uma convolutional neural network (CNN) como classificador. Nesse contexto, são desenvolvidos um banco de fala na língua portuguesa, técnicas para melhorar a performance do keyword spotting, uma técnica de quantização dinâmica e um gerador automático de código para a CNN em FPGA. O sistema de keyword spotting proposto em FPGA mostrou-se equivalente à versão em software, obtendo um bom desempenho em termos de tempo de processamento, taxas de detecções corretas e de falsos positivos.This work is dedicated to the implementation of an FPGA-based acoustic keyword spotting (KWS) system for the portuguese language. Such system performs real-time processing using MFCC extraction for pre-processing and a convolutional neural network (CNN) as the classifier. In this context, a portuguese speech database, techniques to improve KWS performance, a dynamic quantization technique, and an automatic code generator are developed. The obtained FPGA- based KWS system has achieved similar results as its software version, presenting very good performance in terms of both positive and false- alarm rates, along with extremely low processing times.Florianópolis, SCOrtiz Batista, Eduardo LuizGontijo, WalterUniversidade Federal de Santa CatarinaVotre, Natan2019-07-09T22:02:51Z2019-07-09T22:02:51Z2019-07-04info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis91application/pdfhttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/197296info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSC2019-07-09T22:02:52Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/197296Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732019-07-09T22:02:52Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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