一种用于音频分类的、面积效率高达475纳瓦的、可编程模拟特征提取滤波器组

《IEEE Journal of Solid-State Circuits》：A 475-nW Area-Efficient Programmable Analog Feature Extraction Filterbank for Audio Classification

提出16通道N路开关电容滤波器设计，结合米勒电容反馈和单32.768kHz时钟源，在65nm CMOS下实现475nW功耗，面积效率比SOTA提升8倍，噪声120μVRMS，分类准确率87.2%

　　

摘要：

在边缘设备中进行音频分类具有许多应用场景，可以实现不同复杂度的实现方式，通常包括特征提取器和分类器。这类设备通常是始终处于开启状态，不断监听周围环境，并且体积小巧；因此，它们需要低功耗和高面积效率。基于无源开关电容（SC）的模拟特征提取器（AFEx）在可编程性和能效方面表现良好。然而，由于需要较大的电容来降低噪声水平，其面积效率较低。为了解决这个问题，设计了一个16通道的模拟滤波器组，该滤波器组包含一个放大器和一个反馈式米勒电容，与不使用米勒电容相比，芯片上的实际电容减少了30倍；与现有技术（SOTA）相比，则减少了8倍。同一个放大器还提供了增益功能，从而无需在前端使用低噪声放大器（LNA）。每个滤波器仅使用两条路径，并采用50%占空比的时钟信号，简化了时钟生成过程并降低了功耗。此外，所有时钟频率都来自一个32.768 kHz的低功耗系统时钟。通过使用双通道滤波器的零中频（zero-IF）输出进行幅度提取，可以将滤波和混频步骤合并为一步完成。这款65纳米低功耗CMOS芯片的功耗为475纳瓦（nW），与其他文献中的研究结果相当。不过，该设计包含了放大功能，且每个通道的电容仅占其他基于SC的AFEx的12%，从而提高了面积效率。总输入参考噪声（IRN）为120 μVRMS，相当于在约1米的扬声器-麦克风距离下信噪比（SNR）为18 dB。在关键词检测（KWS）任务中，该设计的最大分类准确率达到87.2%；在输入电压范围为1到约2伏的情况下，分类准确性的鲁棒性超过70%...

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