Mar, 2023

AraSpot: 阿拉伯语口语指令识别

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TL;DR本文介绍了使用不同的在线数据增强和引入 ConformerGRU 模型架构进行训练的 AraSpot 阿拉伯语关键词识别，最终通过训练文本到语音模型进行合成数据生成，取得了 99.59％的最新成果，优于以前的方法。
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发现论文，激发创造
  • 深度口语关键词检测：概述

    本文综述了深度口语识别应用技术，包括深度学习、语音识别、音视频识别等方向，旨在为相关从业者和研究人员提供指导和帮助。

    Nov, 2021

  • 关键字检测 -- 基于深度学习的口语指令识别

    探索使用语音识别机器学习和深度学习技术进行关键词识别的重要任务，并实现了将原始波形转换为 Mel 频率倒谱系数作为模型输入的特征工程。通过尝试使用多种算法，包括混合高斯隐马尔科夫模型、卷积神经网络以及变种的循环神经网络，如长短时记忆和注意力机制，我们的实验表明带有双向长短时记忆和注意力机制的循环神经网络可以达到 93.9％的准确率。

    Dec, 2023

  • 观察唤醒词：视听关键词检测

    本研究提出一种名为 KWS-Net 的卷积神经网络结构，通过序列匹配和模式检测技术，从视觉角度自动检测并确定在何时，是否有包含关键词的口型出现，在无音频或有清晰 / 嘈杂语音的情况下，性能优于现有的同类方法，还在跨语言处理上实现了良好的表现。

    Sep, 2020

  • 野外视觉语音识别零样本关键词检测

    本论文针对实际应用中未被训练过的词语进行视觉关键词检测的问题，并使用端到端的多层神经网络架构，使用语音图形编码器解决了此问题，该模型在 LRS2 数据集上取得了非常有前途的结果。

    Jul, 2018

  • 快速关键词检测的稀疏二值化

    基于稀疏输入表示的关键词检测模型在效率上比之前的最先进边缘设备兼容模型快四倍，且具有更好的准确性，同时在嘈杂环境中更加稳定。

    Jun, 2024

  • 自适应实例正则化的开放词汇关键词检测

    本研究提出了一种名为 AdaKWS 的新型关键词检测方法，通过训练一个文本编码器输出与关键词相关的归一化参数，从而用于处理听觉输入，并在多语言基准测试和低资源语言上展开全面评估，取得了显著的性能改进。

    Sep, 2023

  • 如何教会关键词探测器在有限的示例下发现新关键词

    KeySEM 是一种基于语音嵌入的关键词识别模型，可用于个性化关键词识别，并能够在有限的示例中高效地学习新关键词，提高关键词识别的性能，这种方法适用于需要在设备上进行学习和自定义的场景。

    Jun, 2021

  • 使用 Sinc 卷积在原始音频数据上进行小型关键词检测

    本论文提出了一种新的端到端体系结构，并使用参数化 Sinc 卷积直接从原始音频中提取谱特征，实现了关键词的实时分类，其准确度高达 96.4%，序数为 62k。

    Nov, 2019

  • 基于神经网络的关键词检测架构搜索

    本文利用神经架构搜索来搜索卷积神经网络模型，以提高基于音频信号的关键词识别性能，同时保持合理的内存占用。通过不同 iable Architecture Search 技术搜索预定义细胞空间中的操作符和它们之间的连接，然后在深度和宽度上扩展发现的单元来实现具有竞争力的性能，最终在 Google 的语音命令数据集上实现 97% 的最新准确性。

    Sep, 2020

  • 学习音频文本协同以实现开放式关键词定位

    本文提出一种新颖的端到端的用户定义关键词检测方法，利用语音和文本序列之间的语言对应模式，实现音频和文本表征在共同的隐含空间中；采用基于注意力的跨模态匹配方法，训练具有单调匹配损失和关键词分类损失的模型，并利用去噪损失改善模型在嘈杂环境中的稳健性，同时引入 LibriPhrase 数据集用于高效地训练关键词检测模型；与其他单模态和跨模态基线相比，在各种评估集上取得了有竞争力的结果。

    Jun, 2022