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FPGA Implementation of PoolFormer Network Using Python-Driven High-Level Synthesis Framework for Edge-AIoT Speech Recognition
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AI
DOI：10.1109/TVLSI.2025.3614721.png)
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摘要
En 中文
本报告介绍了一种基于新型脉冲特征提取（SFE）方法和针对现场可编程门阵列（FPGA）硬件实现优化的PoolFormer（PF）神经网络边缘AIoT语音识别系统。采用Python驱动的高层次综合（HLS）流程，以加速软件到硬件的转换进行快速验证，展示了基于FPGA的解决方案在边缘应用中的潜力。本研究为超低功耗语音识别提供了一种全面的端到端解决方案，利用HLS弥合软件开发与硬件开发之间的差距。在Xilinx PYNQ-Z2 FPGA开发板上实现时，该优化的PF模型在35类Google Commands数据集上达到了95.41%的语音识别准确率，参数量为39k。
Keyword:
Edge artificial intelligence of things (AIoT)
high-level synthesis (HLSs)
PoolFormer (PF)
PYNQ
speech recognition
期刊
I
IF:
3.1
论文数:
499
被引数:
7.3K
机构
引用论文
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DWT-PoolFormer: Discrete Wavelet Transform-based Quantized Parallel PoolFormer Network Implemented in FPGA for Wearable ECG MonitoringCao, T., Ng, W.S., Goh, W.L., and Gao, Y. (2024). DWT-PoolFormer: 基于离散小波变换的量化并行PoolFormer网络在FPGA上的实现，用于可穿戴ECG监测。IEEE生物医学电路与系统会议（BioCAS）（中国西安），1-5。https://doi.org/10.1109/BioCAS61083.2024.10798386.
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分享收藏Edge PoolFormer: Modeling and Training of PoolFormer Network on RRAM Crossbar for Edge-AI Applications曹, T., , 余, W., 高, Y., 刘, C., 张, T., 严, S., Goh, W.L. (2025). Edge PoolFormer: RRAM交叉阵列上PoolFormer网络的建模与训练，面向Edge-AI应用. IEEE超大规模集成电路系统汇刊. 33, 384-394. https://doi.org/10.1109/TVLSI.2024.3472270.
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