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Heidelberg Digits

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  1. RESEARCH · CL_228925 ·

    神经形态语音识别使用新颖的脉冲编码实现99.77%的准确率

    研究人员开发了一种通过将音频数据编码为脉冲以供脉冲神经网络（SNNs）处理的高效神经形态语音识别新方法。该方法旨在降低人工智能系统的能耗。该研究首次对TIMIT数据集进行了端到端的神经形态脉冲编码和评估，在Heidelberg Digits基准测试中实现了99.77%的分类准确率。