I detta dokument föreslår vi en kontext-medvetna sökord spotting modell som använder en tecken-nivå återkommande neurala nätverk (RNN) för talad term upptäckt i kontinuerligt tal. RNN är end-toend tränad med connectist temporal klassification (CTC) för att generera sannolikheter för karaktär och ordgränsande etiketter. Det finns inget behov av den fonetiska transkription, senon modellering, eller systemlexikon i utbildning och testning. Nyckelord kan också enkelt läggas till och ändras genom att redigera den textbaserade nyckelordslistan utan omskolning av RNN. Dessutom, den enkelriktade RNN bearbetar en oändligt lång ingång ljudströmmar utan pre-segmentering och nyckelord upptäcks med låg-latens innan uttalandet är klar. Experimentella resultat visar att den föreslagna sökordsspottern avsevärt överträffar det djupa neurala nätverket (DNN) och dolda Markov-modellen (HMM) baserad sökordsfiller-modellen även med mindre beräkningar. Keyword spotting (KWS), talade termen detektion (STD), online, kontinuerliga tal, återkommande neurala nätverk (RNN), connectist temporal klassification (CTC).
LSTM med connectist temporal klassification (CTC) överträffar de djupa neurala nätverk (DNN) och dolda Markov modell (HMM) för KWS REF.
Online Keyword Spotting with a Character-Level Recurrent Neural Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}