Vi utforskar tillämpningen av djup återstående lärande och utvidgade convolutions till nyckelord spotting uppgift, med hjälp av den nyligen släppt Google Speech Commands Dataset som vårt riktmärke. Vårt bästa kvarvarande nätverk (ResNet) implementation avsevärt överträffar Googles tidigare konvolutionella neurala nätverk när det gäller noggrannhet. Genom varierande modelldjup och bredd kan vi uppnå kompakta modeller som också överträffar tidigare småfotsvarianter. Såvitt vi vet är vi de första att undersöka dessa strategier för sökordsspaning, och våra resultat skapar en toppmodern referens med öppen källkod för att stödja utvecklingen av framtida talbaserade gränssnitt.
Tang och Lin REF utnyttjade restarkitektur och utvidgade konvolutioner för att uppnå ytterligare förbättring av noggrannheten och samtidigt bevara kompakta modeller.
Deep Residual Learning for Small-Footprint Keyword Spotting
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}