基于关键词的语句级意图识别
音频与语音处理
2020-09-18 v1 声音
摘要
本文关注适用于计算和内存受限平台的唤醒意图(WOI)技术。我们的语句级意图分类方法基于语句中的关键词序列，而非单个固定关键短语。关键词序列被转换为四种类型的输入特征，即声学特征、音素、word2vec和speech2vec，用于单独意图学习，然后进行融合决策。如果检测到唤醒意图，将触发后续高功耗的ASR。该系统在Intel内部新收集的数据集AMIE上进行训练和测试，该数据集将在本文中首次报道。实验证明，我们采用关键短语表示的新技术成功地在不同领域（包括车载人机通信）中实现了噪声鲁棒的意图分类。该唤醒意图系统将具有低功耗和低复杂度，使其适用于实际硬件应用中始终在线的操作。
引用
@article{arxiv.2009.08064,
title = {Utterance-level Intent Recognition from Keywords},
author = {Wenda Chen and Jonathan Huang and Mark Hasegawa-Johnson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.08064},
year = {2020}
}