論文の概要: Spiking-LEAF: A Learnable Auditory front-end for Spiking Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09469v1
• Date: Mon, 18 Sep 2023 04:03:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-19 15:10:21.879808
• Title: Spiking-LEAF: A Learnable Auditory front-end for Spiking Neural Networks
• Title（参考訳）: Spiking-LEAF:スパイクニューラルネットワークのための学習可能な聴覚フロントエンド
• Authors: Zeyang Song, Jibin Wu, Malu Zhang, Mike Zheng Shou, Haizhou Li
• Abstract要約: Spiking-LEAFは、SNNベースの音声処理用に慎重に設計された学習可能な聴覚フロントエンドである。 キーワードスポッティングと話者識別タスクにおいて、提案したSpking-LEAFは、聴覚フロントエンドのSOTAよりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.203010225750475
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Brain-inspired spiking neural networks (SNNs) have demonstrated great potential for temporal signal processing. However, their performance in speech processing remains limited due to the lack of an effective auditory front-end. To address this limitation, we introduce Spiking-LEAF, a learnable auditory front-end meticulously designed for SNN-based speech processing. Spiking-LEAF combines a learnable filter bank with a novel two-compartment spiking neuron model called IHC-LIF. The IHC-LIF neurons draw inspiration from the structure of inner hair cells (IHC) and they leverage segregated dendritic and somatic compartments to effectively capture multi-scale temporal dynamics of speech signals. Additionally, the IHC-LIF neurons incorporate the lateral feedback mechanism along with spike regularization loss to enhance spike encoding efficiency. On keyword spotting and speaker identification tasks, the proposed Spiking-LEAF outperforms both SOTA spiking auditory front-ends and conventional real-valued acoustic features in terms of classification accuracy, noise robustness, and encoding efficiency.
• Abstract（参考訳）: 脳にインスパイアされたスパイクニューラルネットワーク(SNN)は、時間信号処理に大きな可能性を示している。 しかし, 音声処理におけるその性能は, 効果的な聴覚フロントエンドが欠如しているため, 制限されている。 この制限に対処するため,SNNに基づく音声処理のための学習可能なフロントエンドであるSpking-LEAFを導入する。 spiking-leafは学習可能なフィルタバンクと、新しい2コンパートメントスパイキングニューロンモデル、icc-lifを組み合わせる。 IHC-LIFニューロンは、内毛細胞(IHC)の構造からインスピレーションを受け、分離した樹状体と体細胞複合体を利用して、音声信号のマルチスケール時間的ダイナミクスを効果的に捉える。 さらに、IHC-LIFニューロンは、スパイク符号化効率を高めるために、スパイク正規化損失とともに横方向フィードバック機構を組み込んでいる。 キーワードスポッティングと話者識別タスクにおいて,提案するスパイキングリーフは,分類精度,雑音頑健性,符号化効率の点で,somaスパイキング聴覚フロントエンドと従来の実数値音響特徴を上回っている。

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