Abstrakt. Keyword spotting är en upptäckt uppgift som består i att upptäcka närvaron av specifika talade ord i obestämt tal. Majoriteten av nyckelordet spotting system är baserade på generativa dolda Markov modeller och saknar diskriminerande kapacitet. Diskriminativa nyckelordsspaningssystem bygger dock på uppskattningen av sannolikheter i efterhand på ramnivå, och därför använder de sig av information från korta tidsperioder. Detta dokument presenterar ett diskriminerande sökord spotting system baserat på återkommande neurala nätverk endast, som använder information från långa tidsperioder för att uppskatta nyckelord sannolikheter. I ett nyckelord för att upptäcka uppgiften i en stor databas med obestämt tal där ett HMM-baserat tal känner igen en ordnoggrannhet på endast 65 % uppnådde systemet en nyckelordsnoggrannhet på 84,5 %.
För sökord spotting problem, modellen, som använder bara BiLSTM, besegrar en HMM-baserat tal känna igen med stor marginal REF.
An application of recurrent neural networks to discriminative keyword spotting
{'venue': 'ICANN', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}