我們使用的傳感和計算設備無處不在，而且會不斷增多，設備始終處于工作狀態，因此功率變得越來越重要。最好的例子就是放在辦公桌上、口袋里以及散布家中各處的聲控設備。關鍵詞捕捉是目前各種神經擬態技術的一個目標。

硅耳蝸

2020年，神經擬態工程學Misha Mahowald獎的獲得者是Shih-Chii Liu教授及其團隊，他們一直致力于研究低延遲、低功率傳感器，用于語音檢測。蘇黎世神經科學研究所（INI）的Shi-Chii Liu及其團隊開發的動態音頻傳感器拓展了這一市場（圖1）。傳感器的核心是一個生物仿真硅耳蝸。首先，它利用一組模擬帶通濾波器將輸入的聲音濾入到各個頻道，并在輸出側對其進行半波整流。這組電路仿真耳朵中毛細胞的功能。

圖1：A.在常見的音頻系統中，聲音首先通過模數轉換器轉換成數字信號，然后使用數字快速傅立葉變換（FFT）和帶通濾波（BPF）提取信號特征。這些信號由數字信號處理器（DSP）運行語音端點檢測（VAD）或自動語音識別算法進行處理。B.在蘇黎世INI的動態音頻傳感器中，接收信號為模擬音頻頻帶，其特征和變化被并行編碼成一系列的異步尖峰信號（事件），隨后進行處理。

這一過程類似于生物學中讓不同通道為大腦的處理做好準備。在人耳中，神經節細胞將信號快速編碼為一串化學離子；在硅耳蝸中，則被轉換成電尖峰信號。這一步可以通過使用常用的IF神經元模型或異步增量調制器（ADM）來完成：ADM將信號與兩個閾值進行比較，并在信號超過閾值時發送事件——相當于信號特征提取器。因為忽略了不變的信號，從而減少了傳遞到下一級的冗余信息。

從功率的角度來看，在沒有任何活動時，硅耳蝸幾乎不會消耗任何電量，隨著活動的增加，尖峰信號的數量也隨之增加。對于一直在聽卻很少進行處理的應用而言，這是一個巨大的優勢；而當應用一直需要對相關內容進行解碼時，則沒有明顯的功耗優勢。

由于這種音頻傳感器的功耗只有幾微瓦，系統設計人員在設計中可以將其作為一個很有用的選擇，以便提高電源效率。此外，該音頻傳感器是在連續時間內工作，尖峰之間的距離可近可遠，因此它也支持非常高的動態范圍。

語音識別

這項工作的關鍵是證明硅耳蝸的有用性，具體而言，就是由硅耳蝸產生的事件串流可以用于語音端點檢測（關鍵詞識別的第一階段）等實際應用中。Liu和她的團隊成功地做到了，他們使用事件輸出來創建2D數據幀，尖峰信號到達的直方圖在5ms的幀上按頻率排列。這即是類耳蝸圖，可以由神經網絡讀入并解碼其含義。

“IEEE ISSCC社群對在傳感器上使用深度網絡非常感興趣，音頻邊緣計算正在興起，深度網絡出現得非常及時。”Liu說，“現在已經有很多利用低功耗專用集成電路（ASIC）進行關鍵詞識別的論文，但這些論文都采用類似頻譜圖的常規功能。我們的一個目標是要證明混合方案（混合模擬信號設計）可以提供更低的功率，減少響應延遲。”

去年INI發布了一段視頻，展示了數字識別系統。該系統現在仍處于開發初期，還不是絕對可靠。Liu的團隊成員還有Minhao Yang、Chang Gao、Enea Ceolini、Adrian Huber、Jithendar Anumula、Ilya Kiselev和Daniel Neil，多年來他們還研究了傳感器融合，將音頻和視頻信息結合起來，以進行更可靠的分類。他們一直遵循初期的設計準則來決定什么時候應該選擇模擬傳感器，什么時候應使用數字傳感器。

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他們的另一個目標是提高數據采集系統（DAS）的電源效率和性能，包括利用源極跟隨器實現帶通濾波器，以及設計模擬特征提取器。

減少模擬電子器件易變性的影響是另一個重要的研究領域。為了解決這個問題，Liu及其團隊設計了一個硬件仿真器。他們表示，與Cadence Virtuoso這樣的商用軟件相比，該仿真器可以更快地測試這些問題。使用軟件而非硬件來訓練二進制神經網絡進行分類，能夠準確預測多種測試芯片的分類性能。Liu及其團隊正在考慮在系統中增加噪音來測試其易變性，使設計過程更加穩健。

Mahowald獎

Liu是神經擬態工程學的早期研究者之一，她在加州理工Carver Mead的實驗室工作過，是蘇黎世神經信息學研究所的創始人之一，當時研究組許多人員離開加州前往蘇黎世。Mahowald（圖2）也曾在該實驗室工作。

在獲得該獎項時，Liu說：“我們很榮幸能夠獲得這個獎項，特別是與這么多神經擬態工程學的優秀研究人員一起。這項工作建立在數十年早期硅耳蝸設計的基礎上，是Dick Lyon、Carver Mead、Lloyd Watts、Rahul Sarpeshkar、Eric Vittoz和Andre van Schaik的工作的延續。

談到神經擬態工程學的重要性，她說：“即便摩爾定律走到盡頭，數字計算的能效仍比生物學的落后，只有其千分之一。因此，DAS這類混合模擬電子系統能達到什么樣的效率比以往任何時候都更加重要。”
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