arXiv cs.AI· Zijian Zhou, Rui Liu, Rongxiang Nie, Rui Ma, Ziyao Zhang, Xin Du·· 10 小时前AI 评分18
受生物启发的符号-二进编码 PG：面向中文关键词识别的稀疏事件接口
From prediction error to sparse events: Biologically inspired signed-dyadic coding for Mandarin keyword spotting
AI 导读
研究者提出受预测处理与感官适应启发的 Predictive Signed-Dyadic Coding（PG），为每个输入通道维护局部预测，仅在残差超过学习阈值时发送带符号和 2 的幂幅值的事件，接收端用定点移位与加法重建。
正文 · AI 翻译
摘要：在连续脉冲关键词识别中，时间相关的声学帧可能在密集输入接口处反复触发内存访问和神经计算，即使隐藏活动是稀疏的。预测处理和感觉适应表明，应在本地保留可预测的输入，并选择性地对偏差做出响应。受这一机制启发，我们提出了预测符号二进编码（PG）。PG 为每个输入通道维护一个本地预测，仅当残差超过学习到的阈值时才发送事件。每个事件携带一个符号和一个有限的 2 的幂幅值，接收端通过定点移位和加法重建它。在普通话关键词识别中，INPUT-PG 达到 90.00% 的准确率，同时将平均 SRAM 读取减少 33.87%，推理周期减少 32.77%。PG 为低功耗连续语音处理和基于事件的感觉系统研究提供了一个硬件接口。
| 评论： | 14 页，4 张图 |
| 主题： | 声音（cs.SD）；人工智能（cs.AI）；音频与语音处理（eess.AS） |
| 引用为： | arXiv:2610.41381 [cs.SD] |
| （或 arXiv:2610.41381v1 [cs.SD] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.41381 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Zijian Zhou [查看电子邮件]
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2026 年 10 月 30 日星期五 07:46:45 UTC（166 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org