2019 conference-paper

Hardware Architecture of Emotion Recognition from Speech Features using Recurrent Neural Network and Backpropagation Through Time

Joshua Gunawan, Teresia R. S. Putri, Yashael Faith Arthanto, Trio Adiono

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Le résumé fourni par la source

Emotion recognition from speech feature is one of the application where the system needs temporal information in order to produce a correct prediction. On the other hand, recurrent neural network has the advantage of retaining temporal information. This paper proposed a hardware architecture design for emotion recognition system using LSTM (Long Short Term Memory) and BPTT (Backpropagation Through Time). For this application, the proposed architecture consists of a two-layer stacked LSTM with 53 cells on the first layer and 8 cells on the second layer. The architecture is implemented and verified using Verilog language and FPGA.

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Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref: Hardware Architecture of Emotion Recognition from Speech Features using Recurrent Neural Network and Backpropagation Through Time
Date Crossref: 01/12/2019
Éditeur: IEEE
Type: proceedings-article

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Où se fait cette recherche

Bandung Institute of Technology pays non établi dans la notice
Université ou école supérieure
School of Electrical Engineering and Informatics pays non établi dans la notice
Université ou école supérieure
University Center of Excellence on Microelectronics pays non établi dans la notice
Université ou école supérieure

Bandung Institute of Technology, School of Electrical Engineering and Informatics et University Center of Excellence on Microelectronics.

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Les sujets associés

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