Reference / Literaturverweis [Bre23a]

Burggräf, J., Jahns, N., Kröger, H., Last, C., Luther, F., Senft, C., Voigt, M., Bredereke, J.:
Neuronale Netze auf einem FPGA zur Sprachkommandoerkennung.
Technical Report. City University of Applied Sciences Bremen, Germany (Mar. 2023).

Abstract / Zusammenfassung

Wir untersuchen am Beispiel einer Sprachkommandoerkennung, wie man ein neuronales Netz in einer stark leistungsbeschränkten Umgebung am besten nutzen kann, indem man ein feldprogrammierbares Gate-Array (FPGA) einsetzt. Das hier beschriebene Projekt implementiert aus Zeitgründen bisher erst Teile dafür. Die Systemarchitektur wurde, aufbauend auf einem Vorgängerprojekt, detailliert ausgearbeitet. Ein Teil der Audiodatenverarbeitung wurde auf dem FPGA realisiert. Die Qualität von Trainingsdaten, die aus dem Vorgängerprojekt übernommen wurden, wurde verbessert, und es wurde ein systematisches Problem beim Aufnehmen von Trainingsdaten identifiziert und behoben. Es wurde die Möglichkeit geschaffen, einfacher verschiedene Strukturen für das neuronale Netz zu erstellen, um damit zu experimentieren. Es wurden bereits viele Schritte für die Implementierung des neuronalen Netzes auf dem FPGA ausgearbeitet; die Integration mit der Audiodatenverarbeitung fehlt allerdings noch. Erste Zeitmessungen zeigen, dass der Einsatz eines quantisierten neuronalen Netzes die Verwendung von Fließkommazahlen bei der Inferenz überflüssig macht, welche ohne eine leistungshungrige Hardware nicht verfügbar sind. Zur Erkennungsrate für Sprachkommandos auf dem FPGA liegen noch keine aussagekräftigen Daten vor.

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