Fråga-för-exempel-sökning använder ofta dynamisk tidsförvrängning (DTW) för att jämföra frågor och föreslagna matchande segment. Det senaste arbetet har visat att jämförelse av talsegment genom att representera dem som fasta-dimensionella vektorer - akustiska ord inbäddningar - och mätning av deras vektoravstånd (t.ex. cosinusavstånd) kan skilja mellan ord mer exakt än DTW-baserade metoder. Vi anser ett förhållningssätt till frågeby-exempel sökning som bäddar in både fråge- och databassegment enligt en neural modell, följt av närmaste nästa sökning för att hitta matchande segment. Tidigare arbete med inbäddade-baserade fråge-för-exempel, med hjälp av mall-baserade akustiska ord inbäddningar, uppnått konkurrenskraftiga prestanda. Vi finner att våra inbäddningar, baserade på återkommande neurala nätverk tränas för att optimera orddiskriminering, uppnå betydande förbättringar i prestanda och körtid effektivitet över de tidigare tillvägagångssätten.
Settle och Al. REF fann också att dessa inbäddningar kunde användas för sökning efter exempel med betydande förbättringar av prestandan i förhållande till DTW-baserade metoder.
Query-by-Example Search with Discriminative Neural Acoustic Word Embeddings
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}