Nyckelordsspaning (KWS) utgör en viktig del av gränssnitten mellan människa och teknik. Maximera detektionsnoggrannheten vid en låg falsk larm (FA) hastighet, samtidigt minimera fotavtryck storlek, latens och komplexitet är målen för KWS. För att uppnå dem studerar vi Convolutional Recurrent Neural Networks (CRNN). Inspirerade av stora toppmoderna taligenkänningssystem kombinerar vi styrkan hos konvolutionslager och återkommande lager för att utnyttja lokal struktur och långdistanssammanhang. Vi analyserar effekten av arkitekturparametrar och föreslår utbildningsstrategier för att förbättra prestandan. Med endast ~230k parametrar ger vår CRNN-modell acceptabelt låg latens och uppnår 97,71% noggrannhet 0,5 FA/timme för 5 dB signal-till-brusförhållande.
Referensreferensreferensen använder CRNN för att utnyttja lokal struktur och långdistanssammanhang, vilket gör stora framsteg när det gäller uppgiften att upptäcka viktiga frågor.
Convolutional Recurrent Neural Networks for Small-Footprint Keyword Spotting
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}