记者16日从安徽大学获悉，该校集成电路学院吴秀龙课题组与北京大学杨玉超教授课题组合作，利用动态忆阻器的动力学行为，开发了一种生物学可解释的特征提取单元，用于提取语音事件信号时空特征，并基于此单元成功构建了语音识别硬件系统进行实验验证。相关研究成果日前在线发表于国际学术期刊《科学‧进展》上。目前，基于深度学习的语音识别模型，在取得高性能的同时往往依赖于高算力、高存储容量的硬件平台。...
机器人技术最早应用于工业领域，但随着机器人技术的发展和各行业需求的提升，在计算机技术、网络技术、MEMS技术等新技术发展的推动下，近年来，机器人技术正从传统的工业制造领域向医疗服务、教育娱乐、勘探勘测、生物工程、救灾救援等领域迅速扩展，适应不同领域需求的机器人系统被深入研究和开发。...
语音识别的基本出发点就是求，即求出使最大化的文本序列。将通过贝叶斯公式表示为：其中，称之为声学模型，称之为语言模型。大多数的研究将声学模型和语言模型分开处理，并且，不同厂家的语音识别系统主要体现在声学模型的差异性上面。此外，基于大数据和深度学习的端到端（End－to－End）方法也在不断发展，它直接计算 ，即将声学模型和语言模型作为整体处理。本文主要对前者进行介绍。...
基于以上成果，该项目组正在研究一种全新的异构多核音频信号处理平台：以FlexEngine为主控核心，通过高效的片上互连机制，集成多个可配置的ASIC语音功能节点。该平台提供一种灵活、通用的音频应用开发环境，其先进的硬件架构实现了性能、功耗、灵活性和成本的最优化折中。 ...
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