Neurobench：基于 XyloAudio 2 的 DCASE 2020 声学场景分类基准测试
声音
2024-11-01 v1 神经与进化计算
音频与语音处理
摘要
XyloAudio 是一系列超低功耗音频推理芯片，专为在能量受限的实时场景中进行麦克风内和近麦克风音频分析而设计。Xylo 围绕一个高效的整数逻辑处理器设计，该处理器使用泄露积分放电 (LIF) 神经元模型模拟参数和活动稀疏的脉冲神经网络 (SNN)。Xylo 上的神经元是在同步数字 CMOS 中运行的量化整数设备，神经元和突触状态量化为 16 位，权重参数量化为 8 位。Xylo 专为实时流式操作而定制，而非推理加速器的加速时间操作。XyloAudio 包含一个低功耗音频编码接口，用于直接连接麦克风，旨在对入射音频进行稀疏编码，以供推理核心进一步处理。在本报告中，我们展示了部署到 XyloAudio 2 的 DCASE 2020 声学场景分类音频基准数据集的结果。我们描述了基准数据集、音频预处理方法、网络架构和训练方法。我们展示了训练模型的性能，以及在 XyloAudio 2 开发套件上进行的功耗和延迟测量结果。此基准测试是 Neurobench 项目的一部分。
引用
@article{arxiv.2410.23776,
title = {Neurobench: DCASE 2020 Acoustic Scene Classification benchmark on XyloAudio 2},
author = {Weijie Ke and Mina Khoei and Dylan Muir},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.23776},
year = {2024}
}