基于示例查询的端侧关键词 spotting
机器学习
2020-01-15 v3 计算与语言
音频与语音处理
机器学习
摘要
关键词 spotting (KWS) 系统用于确定连续语音流中是否存在（通常为预定义的）关键词。本文提出一种用户特定的基于示例查询的端侧 KWS 系统。所提系统包含两个主要步骤：查询注册与测试。在查询注册步骤中，基于连接时序分类的小足迹自动语音识别模型输出音素后验。利用音素级后验图构建有限状态转换器 (FST) 的假设图，从而可注册任意关键词，避免集外词问题。在测试中，使用 FST 对输入音频计算对数似然得分。我们提出一种仅利用用户特定关键词假设的阈值预测方法。系统通过以波形形式重排每个查询语音来生成查询特定的负样本。阈值根据注册查询与生成的负样本决定。我们以英文测试了两个关键词，所提工作在保持简洁性的同时展现出有前景的性能。
引用
@article{arxiv.1910.05171,
title = {Query-by-example on-device keyword spotting},
author = {Byeonggeun Kim and Mingu Lee and Jinkyu Lee and Yeonseok Kim and Kyuwoong Hwang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.05171},
year = {2020}
}
备注
IEEE ASRU 2019