基于脉冲神经网络的语音识别系统实现：识别“将榴弹从位置幺搬到位置两“命令

基于脉冲神经网络的语音识别系统实现：识别"将榴弹从位置幺搬到位置两"命令

1. 引言

1.1 研究背景与意义

语音识别技术作为人机交互的重要方式，在现代智能系统中发挥着关键作用。传统语音识别系统主要基于深度神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等人工神经网络模型。然而，这些模型在能效和生物合理性方面存在局限。

脉冲神经网络(Spiking Neural Networks, SNNs)作为第三代神经网络，模仿生物大脑的工作机制，通过脉冲时序编码和处理信息，具有事件驱动、高能效和时序处理能力强等特点。在语音识别任务中，SNNs能够更好地捕捉语音信号的时间动态特性，为语音识别技术的发展提供了新的方向。

本系统针对特定军事命令"将榴弹从位置幺搬到位置两"的识别需求，开发基于脉冲神经网络的语音识别系统，支持8个位置(幺、两、三、四、五、六、七、八)的识别，具有重要的实际应用价值。

1.2 脉冲神经网络在语音识别中的优势

与传统人工神经网络相比，SNNs在语音识别中具有以下优势：

1. 时序信息处理能力：语音信号本质上是时间序列，SNNs的脉冲时序编码机制更适合处理这类数据
2. 能效高：SNNs的事件驱动特性意味着只有在必要时才进行计算，大幅降低能耗