FPGA 기반 경량 인공신경망을 이용한 키워드 인식 시스템 설계에 관한 연구 = A Study on FPGA Implementation of Keyword Spotting System using Lightweight Neural Networks
저자
발행사항
고양 : 한국항공대학교 일반대학원, 2023
학위논문사항
학위논문(석사)-- 한국항공대학교 일반대학원 : 항공전자정보공학과 마이크로파 및 집적회로 2023. 8
발행연도
2023
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
경기도
형태사항
57 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 정윤호
UCI식별코드
I804:41048-200000693729
소장기관
키워드 인식 시스템은 전자제품, 자동차, 의료 장비 등 다양한 응용 분야에서 인간과 기계 간 상호작용에 필요한 도구로 사용된다. 대다수의 경우, 키워드 인식은 기기 활성화를 위한 WUW 인식과 음성 명령어 분류 작업이 결합된 형태로 이루어진다. 다양한 어플리케이션을 지원하는 동시에 저전력, 높은 성능, 작은 면적을 유지하는 것은 키워드 인식 하드웨어의 주요 도전과제이다. 본 논문에서는 하나의 기기에서 WUW 인식과 명령어 분류를 모두 수행 가능한 DS-BTNN 하드웨어 가속기를 제안한다. BNN과 TNN의 연산 흐름의 유사성을 활용하여 면적 및 전력 소모를 최소화하였다. CMOS 40nm 공정 환경에서 DS-BTNN 가속기는 0.465 mm2의 면적을 차지한다. BNN과 TNN은 각각 0.465 mm2와 0.465 mm2의 면적으로 구현되므로 이를 결합한 DS-BTNN 가속기는 전체 면적에서 49.3%의 감소율을 달성하였다. 제안된 가속기를 검증하기 위해 Xilinx UltraScale+ ZCU104 FPGA 보드에서 키워드 인식 시스템을 구현하였다. 설계된 키워드 인식 시스템은 유효한 음성 신호를 인식하고 멜-스펙트로그램으로 변환하는 멜-프로세싱 유닛과 DS-BTNN를 사용하여 실시간으로 오디오 신호를 분류하는 신경망 유닛으로 구성되어 있다. 제안된 시스템은 27.3K LUT, 25.5K FF, 31 DSP로 구현되었고, 최대 170 MHz의 동작 주파수에서 실시간 처리를 지원 가능하다. 더욱이, 제안된 시스템은 WUW 인식(97.1%) 및 10개 키워드를 사용한 명령어 분류(90.5%)에서 높은 정확도를 달성하였다.
더보기KWS (keyword spotting) systems are used for human-machine communications in various applications, such as consumer electronics, automobiles, and medical equipment. In many cases, KWS involves a combination of WUW (wake-up-word) recognition for device activation and voice command classification tasks. However, maintaining low power, high performance, and a small area while supporting various applications is a challenge for KWS hardware. In this paper, we proposed a DS-BTNN (depthwise separable binarized/ternarized neural network) hardware accelerator capable of performing both WUW recognition and command classification on a single device. By leveraging the similarities between the computational flows of the BNN (binarized neural network) and TNN (ternarized neural network), the area and power consumption were minimized. In a CMOS (complementary metal-oxide semiconductor) 40 nm process environment, the DS-BTNN accelerator has an area of 0.465 mm2. The BNN and TNN were implemented with areas of 0.454 mm2 and 0.463 mm2, respectively, to achieve an area reduction of 49.3%. To verify the proposed accelerator, we implemented a KWS system on a Xilinx UltraScale+ ZCU104 FPGA (field-programmable gate array) board. The KWS system comprises a MPU (mel-processing unit) that recognizes valid speech signals and transforms them into mel-spectrograms, and a NNU (neural network unit) that classifies real-time audio signals using DS-BTNN. The proposed system was implemented with 27.3K LUTs, 25.5K FFs, and 31 DSPs and can support real-time processing at operating frequencies up to 170 MHz. Additionally, the system achieved high accuracy in WUW recognition (97.1%) and command classification using 10 keywords (90.5%).
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