Uppgiften som endpointing är att avgöra när användaren har slutat tala. Detta är viktigt för interaktiva talprogram som röstsökning och Google Home. I detta dokument föreslår vi en GLDNN-baserad (grid lång kortfristig minne djupa neurala nätverk) endpointer modell och visar att det ger betydande förbättringar över en state-of-the-art CLDNN (konvolutional, lång kortfristig minne, djupa neurala nätverk) modell. Specifikt ersätter vi konvolutionsskiktet i CLDNN med ett rutnät LSTM-skikt som modellerar både spektral- och temporalvariationer genom återkommande anslutningar. Resultaten visar att GLDNN uppnår 32% relativ förbättring av falsk larmfrekvens med en fast falsk avvisande hastighet på 2%, och minskar median latens med 11%. Vi inkluderar även detaljerade experiment som undersöker varför rutnät LSTMs erbjuder bättre prestanda än konvolutionslager. Analysen visar att den återkommande anslutningen längs frekvensaxeln är en viktig faktor som i hög grad bidrar till LSTM-nätets prestanda, särskilt i närvaro av bakgrundsbuller. Slutligen visar vi också att flerkanalsinmatning ytterligare ökar robustheten mot bakgrundstal. Sammantaget uppnår vi 16% (100 ms) endpointer latency förbättring i förhållande till vår tidigare bästa modell på en Voice Search Task.
Rutnätet LSTM nätverk tillämpas också för endpoint detektion uppgift i ASR att modellera både spektral och temporal variationer REF.
Endpoint detection using grid long short-term memory networks for streaming speech recognition
{'venue': 'INTERSPEECH', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}