論文の概要: The Intel Neuromorphic DNS Challenge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09503v1
- Date: Thu, 16 Mar 2023 17:22:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-17 14:27:12.166662
- Title: The Intel Neuromorphic DNS Challenge
- Title（参考訳）: IntelのニューロモーフィックDNSチャレンジ
- Authors: Jonathan Timchek, Sumit Bam Shrestha, Daniel Ben Dayan Rubin, Adam
Kupryjanow, Garrick Orchard, Lukasz Pindor, Timothy Shea, and Mike Davies
- Abstract要約: Intelのニューロモルフィックディープノイズ抑制チャレンジ(Intel N-DNS Challenge)は、ユビキタスで商業的なタスクであるリアルタイムオーディオデノイングに取り組みます。
我々は、Intel N-DNS Challengeデータセットのスクリプトと評価コードを自由にアクセス可能にし、コミュニティが金銭的賞品に参加することを奨励し、ニューロモルフィックなベースラインソリューションをリリースする。
この課題の勝者たちは、オーディオのノイズ化、電力とリソースの大幅な増加といった問題に対して、ニューロモルフィックデバイス上で実現可能であることを実証するだろう。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.623880027627664
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A critical enabler for progress in neuromorphic computing research is the
ability to transparently evaluate different neuromorphic solutions on important
tasks and to compare them to state-of-the-art conventional solutions. The Intel
Neuromorphic Deep Noise Suppression Challenge (Intel N-DNS Challenge), inspired
by the Microsoft DNS Challenge, tackles a ubiquitous and commercially relevant
task: real-time audio denoising. Audio denoising is likely to reap the benefits
of neuromorphic computing due to its low-bandwidth, temporal nature and its
relevance for low-power devices. The Intel N-DNS Challenge consists of two
tracks: a simulation-based algorithmic track to encourage algorithmic
innovation, and a neuromorphic hardware (Loihi 2) track to rigorously evaluate
solutions. For both tracks, we specify an evaluation methodology based on
energy, latency, and resource consumption in addition to output audio quality.
We make the Intel N-DNS Challenge dataset scripts and evaluation code freely
accessible, encourage community participation with monetary prizes, and release
a neuromorphic baseline solution which shows promising audio quality, high
power efficiency, and low resource consumption when compared to Microsoft
NsNet2 and a proprietary Intel denoising model used in production. We hope the
Intel N-DNS Challenge will hasten innovation in neuromorphic algorithms
research, especially in the area of training tools and methods for real-time
signal processing. We expect the winners of the challenge will demonstrate that
for problems like audio denoising, significant gains in power and resources can
be realized on neuromorphic devices available today compared to conventional
state-of-the-art solutions.
- Abstract（参考訳）: ニューロモルフィックコンピューティング研究の進歩のための重要なイネーブルは、重要なタスクにおいて異なるニューロモルフィックソリューションを透過的に評価し、それらを最先端の従来のソリューションと比較する能力である。
Microsoft DNS ChallengeにインスパイアされたIntel Neuromorphic Deep Noise Suppression Challenge (Intel N-DNS Challenge)は、ユビキタスで商業的なタスクであるリアルタイムオーディオデノイングに取り組む。
音声のノイズ除去は、低帯域幅、時間的性質、低消費電力デバイスとの関連性から、ニューロモルフィックコンピューティングの利点を享受する可能性が高い。
Intel N-DNS Challengeは、アルゴリズム革新を促進するシミュレーションベースのアルゴリズムトラックと、ソリューションを厳格に評価するニューロモルフィックハードウェア(Loihi 2)トラックの2つのトラックで構成されている。
両トラックについて,出力音声品質に加えて,エネルギー,レイテンシ,リソース消費に基づく評価手法を提案する。
我々は、Intel N-DNS Challengeデータセットのスクリプトと評価コードを自由にアクセス可能にし、コミュニティによる金銭的報酬への参加を奨励し、Microsoft NsNet2や製品で使用される独自のIntel Denoisingモデルと比較して、有望なオーディオ品質、高電力効率、低リソース消費を示すニューロモルフィックベースラインソリューションをリリースする。
Intel N-DNS Challengeがニューロモルフィックアルゴリズムの研究、特にリアルタイム信号処理のトレーニングツールや手法の分野でイノベーションを加速させることを期待している。
この課題の勝者たちは、従来の最先端のソリューションと比較して、現在利用可能なニューロモルフィックデバイスにおいて、オーディオのノイズ発生、電力とリソースの大幅な増加といった問題を実現することを期待している。
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