I detta dokument föreslår vi en uppmärksamhetsbaserad end-to-end neural strategi för small-footprint nyckelord spotting (KWS), som syftar till att förenkla rörledningarna för att bygga en produktion kvalitet KWS system. Vår modell består av en kodare och en uppmärksamhetsmekanism. Enkodaren omvandlar ingångssignalen till en hög nivå representation med hjälp av RNN. Därefter viktar uppmärksamhetsmekanismen kodarens funktioner och genererar en vektor med fast längd. Slutligen, genom linjär omvandling och softmax funktion, vektorn blir en poäng som används för nyckelordsdetektering. Vi utvärderar också prestandan hos olika kodararkitekturer, inklusive LSTM, GRU och CRNN. Experiment på verkliga väckardata visar att vår strategi överträffar den senaste Deep KWS strategi med stor marginal och den bästa prestanda uppnås av CRNN. För att vara mer specifik uppnår vår uppmärksamhetsbaserade modell 1,02% falsk avstötningsfrekvens (FRR) vid 1,0 falsklarm (FA) per timme.
I REF, en uppmärksamhetsbaserad end-to-end modell införs för små fotavtryck KWS, som besegrar djupa KWS-system.
Attention-based End-to-End Models for Small-Footprint Keyword Spotting
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}