Low-complexity feature extraction unit for ...

Type de document :
Communication dans un congrès avec actes
DOI :
10.1109/ICECS.2018.8617967
Titre :
Low-complexity feature extraction unit for “Wake-on-Feature” speech processing
Auteur(s) :
Lecoq, Simon [Auteur]
Institut Supérieur de l'Electronique et du Numérique - Lille [ISEN-Lille]
Le Bellego, Jean [Auteur]
Institut Supérieur de l'Electronique et du Numérique - Lille [ISEN-Lille]
Gonzalez, Angel [Auteur]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Larras, Benoit [Auteur] refId
Microélectronique Silicium - IEMN [MICROELEC SI - IEMN]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Frappe, Antoine [Auteur] refId
Microélectronique Silicium - IEMN [MICROELEC SI - IEMN]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Titre de la manifestation scientifique :
2018 25th IEEE International Conference on Electronics, Circuits and Systems (ICECS)
Ville :
Bordeaux
Pays :
France
Date de début de la manifestation scientifique :
2018-12-09
Éditeur :
IEEE
Date de publication :
2018
Discipline(s) HAL :
Sciences de l'ingénieur [physics]
Résumé en anglais : [en]
In the context of energy-constrained automatic speech recognition, a modeling and simulation tool is presented to evaluate the hardware complexity of a feature extraction unit. The objective is to evaluate the minimal ...
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Langue :
Anglais
Comité de lecture :
Oui
Audience :
Internationale
Vulgarisation :
Non
Collections :
Source :
Harvested from HAL