Une évaluation du spectre des produits harmoniques pour la reconnaissance d'accords basée sur des réseaux de neurones

Les systèmes informatiques basse consommation font aujourd'hui l'objet d'une forte demande. Cela est dû à la consommation d'énergie croissante des appareils connectés et de l'infrastructure numérique. Dans le domaine de la reconnaissance d'accords, il existe un défi de trouver des méthodes de représentation des caractéristiques qui soient peu gourmandes en calcul tout en préservant un niveau élevé d'exactitude. Dans cette étude, l'efficacité du spectre des produits harmoniques (HPS) en tant que méthode de représentation des caractéristiques pour la reconnaissance d'accords par réseau de neurones est évaluée. Cette reconnaissance d'accords peut être ciblée pour un système à petite échelle et à faible consommation. Des expériences ont été réalisées en utilisant huit niveaux différents de HPS, où l'augmentation du niveau de HPS correspondait à une réduction proportionnelle de la taille d'entrée du réseau de neurones. Sur la base des résultats expérimentaux, il a été montré qu'en utilisant le niveau de HPS 7, le système de reconnaissance d'accords pouvait atteindre une précision allant jusqu'à 97,14 %. Ces résultats indiquent que le niveau de HPS 7 peut fournir le meilleur compromis entre efficacité computationnelle et précision.