Problemet med att identifiera röstkommandon har alltid varit en utmaning på grund av förekomsten av buller och variation i hastighet, tonhöjd, etc. Vi kommer att jämföra efficacies av flera neurala nätverk arkitekturer för taligenkänning problem. I synnerhet kommer vi att bygga en modell för att avgöra om en en sekund ljudklipp innehåller ett visst ord (av en uppsättning av 10), ett okänt ord, eller tystnad. De modeller som ska implementeras är ett CNN som rekommenderas av Tensorflow Speech Recognition tutorial, en låg latency CNN, och en motsträvig utbildad CNN. Resultatet är en demonstration av hur man konverterar ett problem i ljudigenkänning till den bättre-studerade domänen av bildklassificering, där kraftfulla tekniker för konvolutionella neurala nätverk är fullt utvecklade. Dessutom visar vi tillämpligheten av tekniken för Virtual Adversarial Training (MOMS) på denna problemdomän, fungerar som en kraftfull regularizer med lovande potentiella framtida tillämpningar.
I REF, ljudigenkänning problem omvandlas till domänen bildklassificering, och uppnådde goda resultat.
Speech Recognition: Keyword Spotting Through Image Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}