論文の概要: Intelligent Acoustic Module for Autonomous Vehicles using Fast Gated Recurrent approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.03174v1
• Date: Mon, 6 Dec 2021 17:06:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-07 18:36:00.492540
• Title: Intelligent Acoustic Module for Autonomous Vehicles using Fast Gated Recurrent approach
• Title（参考訳）: 高速ゲートリカレントアプローチによる自動運転車用インテリジェント音響モジュール
• Authors: Raghav Rawat, Shreyash Gupta, Shreyas Mohapatra, Sujata Priyambada Mishra, Sreesankar Rajagopal
• Abstract要約: 本稿では,資源制約エッジデバイスにおける音響シングルトーンとマルチトーンの分類モデルについて検討する。 提案手法は,従来の仮説手法と比較して,性能指標の改善と小型化を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper elucidates a model for acoustic single and multi-tone classification in resource constrained edge devices. The proposed model is of State-of-the-art Fast Accurate Stable Tiny Gated Recurrent Neural Network. This model has resulted in improved performance metrics and lower size compared to previous hypothesized methods by using lesser parameters with higher efficiency and employment of a noise reduction algorithm. The model is implemented as an acoustic AI module, focused for the application of sound identification, localization, and deployment on AI systems like that of an autonomous car. Further, the inclusion of localization techniques carries the potential of adding a new dimension to the multi-tone classifiers present in autonomous vehicles, as its demand increases in urban cities and developing countries in the future.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,資源制約エッジデバイスにおける音響シングル・マルチトーン分類のモデルを明らかにする。 提案したモデルは、最先端の高速安定Tiny Gated Recurrent Neural Networkである。 このモデルでは,より効率のよいパラメータとノイズ低減アルゴリズムを用いることで,従来の仮定手法と比較して性能指標の改善と小型化を実現している。 このモデルはアコースティックAIモジュールとして実装されており、自動走行車のようなAIシステムへのサウンド識別、ローカライゼーション、デプロイメントの適用に重点を置いている。 さらに、ローカライゼーション技術の導入は、将来都市や発展途上国の需要が増加するにつれて、自動運転車に存在するマルチトン分類器に新たな次元を追加する可能性をもたらす。

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