論文の概要: Fundamental Survey on Neuromorphic Based Audio Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15056v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 21:34:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-24 16:09:38.680532
• Title: Fundamental Survey on Neuromorphic Based Audio Classification
• Title（参考訳）: ニューロモルフィックに基づくオーディオ分類に関する基礎的研究
• Authors: Amlan Basu, Pranav Chaudhari, Gaetano Di Caterina,
• Abstract要約: 本調査は,ニューロモルフィックに基づく音声分類における現状を徹底的に検証する。 スパイキングニューラルネットワーク(SNN)、メムリスタ、ニューロモルフィックハードウェアプラットフォームなど、ニューロモルフィックシステムの重要なコンポーネントを網羅している。 これらの手法は、特にエネルギー効率、リアルタイム処理、環境騒音に対する堅牢性の観点から、従来の音声分類手法の限界にどのように対処するかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5530212768657544
• License:
• Abstract: Audio classification is paramount in a variety of applications including surveillance, healthcare monitoring, and environmental analysis. Traditional methods frequently depend on intricate signal processing algorithms and manually crafted features, which may fall short in fully capturing the complexities of audio patterns. Neuromorphic computing, inspired by the architecture and functioning of the human brain, presents a promising alternative for audio classification tasks. This survey provides an exhaustive examination of the current state-of-the-art in neuromorphic-based audio classification. It delves into the crucial components of neuromorphic systems, such as Spiking Neural Networks (SNNs), memristors, and neuromorphic hardware platforms, highlighting their advantages in audio classification. Furthermore, the survey explores various methodologies and strategies employed in neuromorphic audio classification, including event-based processing, spike-based learning, and bio-inspired feature extraction. It examines how these approaches address the limitations of traditional audio classification methods, particularly in terms of energy efficiency, real-time processing, and robustness to environmental noise. Additionally, the paper conducts a comparative analysis of different neuromorphic audio classification models and benchmarks, evaluating their performance metrics, computational efficiency, and scalability. By providing a comprehensive guide for researchers, engineers and practitioners, this survey aims to stimulate further innovation and advancements in the evolving field of neuromorphic audio classification.
• Abstract（参考訳）: オーディオ分類は、監視、医療監視、環境分析など、様々な応用において最重要である。 従来の手法は複雑な信号処理アルゴリズムや手作業による特徴に依存しており、音声パターンの複雑さを完全に捉えるには不十分である。 人間の脳のアーキテクチャと機能にインスパイアされたニューロモルフィックコンピューティングは、オーディオ分類タスクの有望な代替手段を提供する。 本調査は,ニューロモルフィックに基づく音声分類における現状を徹底的に検証する。 スパイキングニューラルネットワーク(SNN)、メムリスタ(memristor)、ニューロモーフィックハードウェアプラットフォームなど、ニューロモーフィックシステムの重要なコンポーネントを掘り下げ、オーディオ分類における優位性を強調している。 さらに, イベントベース処理, スパイクベース学習, バイオインスパイアされた特徴抽出など, ニューロモーフィック音声分類における様々な手法と戦略について検討した。 これらの手法は、特にエネルギー効率、リアルタイム処理、環境騒音に対する堅牢性の観点から、従来の音声分類手法の限界にどのように対処するかを検討する。 さらに、ニューロモルフィック音声分類モデルとベンチマークの比較分析を行い、その性能指標、計算効率、スケーラビリティを評価した。 本調査は, 研究者, 技術者, 実践者を対象とした包括的ガイドを提供することにより, ニューロモルフィック音声分類の進化分野におけるさらなる革新と進歩を促進することを目的とする。

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