I detta dokument föreslår vi en ny teknik för robust sökord spotting som använder dubbelriktad Long Short-Term Memory (BLSTM) återkommande neurala nät för att införliva kontextuell information i talavkodning. Vårt tillvägagångssätt övervinner nackdelarna med generativ HMM-modellering genom att tillämpa ett diskriminerande inlärningsförfarande som icke-linjärt kartlägger talfunktioner i ett abstrakt vektorutrymme. Genom att införliva utdata från ett BLSTM-nätverk i talfunktionerna kan det använda sig av tidigare och framtida sammanhang för fonemprognoser. Den robusthet i tillvägagångssättet utvärderas på ett nyckelord spotting uppgift med hjälp av HUMAINE Sensitive Artificial Lyssnare (SAL) databas, som innehåller accented, spontan, och känslomässigt färgat tal. Testet är särskilt strikt eftersom systemet inte är utbildat i SAL-databasen, utan bara på TIMIT:s läsekrets. Vi visar att vår metod dominerar över en discriminativ nyckelordsspatör utan BLSTM-förstärkta funktionsfunktioner, som i sin tur har visat sig överträffa HMM-baserade tekniker.
Under 2009 föreslog Martin och Eyben REF en ny teknik för robust sökord spotting som använder dubbelriktad lång tidsminne (BLSTM) återkommande neurala nät för att införliva kontextuell information i talavkodning.
Robust discriminative keyword spotting for emotionally colored spontaneous speech using bidirectional LSTM networks
{'venue': '2009 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing', 'journal': '2009 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}