Efficient Spike Encoding Algorithms for Neuromorphic Speech Recognition
Notice bibliographique
Résumé
Spiking Neural Networks are known to be very effective for neuromorphic processor implementations, achieving orders of magnitude improvements in energy efficiency and computational latency over traditional deep learning approaches. Comparable algorithmic performance was recently made possible as well with the adaptation of supervised training algorithms to the context of spiking neural networks. However, information including audio, video, and other sensor-derived data are typically encoded as real-valued signals that are not well-suited to spiking neural networks, preventing the network from leveraging spike timing information. Efficient encoding from real-valued signals to spikes is therefore critical and significantly impacts the performance of the overall system. To efficiently encode signals into spikes, both the preservation of information relevant to the task at hand as well as the density of the encoded spikes must be considered. In this paper, we study four spike encoding methods in the context of a speaker independent digit classification system: Send on Delta, Time to First Spike, Leaky Integrate and Fire Neuron and Bens Spiker Algorithm. We first show that all encoding methods yield higher classification accuracy using significantly fewer spikes when encoding a bio-inspired cochleagram as opposed to a traditional short-time Fourier transform. We then show that two Send On Delta variants result in classification results comparable with a state of the art deep convolutional neural network baseline, while simultaneously reducing the encoded bit rate. Finally, we show that several encoding methods result in improved performance over the conventional deep learning baseline in certain cases, further demonstrating the power of spike encoding algorithms in the encoding of real-valued signals and that neuromorphic implementation has the potential to outperform state of the art techniques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».