预测小足迹开放词表关键词 spotting 的检测滤波器
计算与语言
2020-09-30 v2 机器学习
摘要
本文提出一种全神经网络的开放词表关键词 spotting 方法，允许用户为其设备加入可定制的语音接口且不需要任务特定数据。我们提出一个权重小于 250KB 的关键词检测神经网络，其中执行关键词检测的最顶层由辅助网络预测，该辅助网络可离线运行以为任意关键词生成检测器。我们表明，所提模型在两项话语中检测关键词任务与三项孤立语音命令检测任务上大幅优于声学关键词 spotting 基线。我们还提出一种在部分关键词有特定训练数据时微调模型的方法，其取得与标准语音命令神经网络相近的性能，同时保持模型应用于新关键词的能力。
引用
@article{arxiv.1912.07575,
title = {Predicting detection filters for small footprint open-vocabulary keyword spotting},
author = {Theodore Bluche and Thibault Gisselbrecht},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.07575},
year = {2020}
}
备注
Submtted to Interspeech 2020