提出了一种支持矢量机的汉语声调识别新方法。论文首先在基频和对数能量的基础上，建立了一个适合于支 持矢量机分类的等维声调特征。然后对支持矢量机的多分类策略和不同核函数对声调识别的影响进行了实验研究。 与BP神经网络相比，支持矢量机具有更高的识别率和更强的推广能力。-This paper presents a novel support vector machine based Chinese tone recognition method．A new tone recognition

GPU和NNA(神经网络加速器)正在迅速成为AI应用的关键要素。随着不同企业开始挖掘神经网络在各种任务(比如自然语言处理、图片分类)中的潜力，集成人工智能元素的产品数量正在稳步的增长。与此同时，对于这些任务的处理也正在从传统的云端架构转移到设备本身上来，嵌入式芯