Sep, 2023

自适应实例正则化的开放词汇关键词检测

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 关键词引导的自动语音识别适应

    通过上下文偏差对 Whisper 模型进行改进，提出了一种优化行话词识别的新方法。采用关键词检测模型，利用 Whisper 编码器表示动态生成的提示来引导解码器。引入了 KG-Whisper 和 KG-Whisper-PT 两种方法来有效引导解码器，并在特定关键词的识别准确率和整体词错误率上取得了显著的改进。在未见过的语言泛化中，与 Whisper 相比，平均词错误率提高了 5.1%。

    Jun, 2024

  • 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

  • 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

  • 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

  • 用于设备上关键词识别系统自定义的 Few-Shot 开放集学习

    本研究针对 KeyWord Spotting 的应用场景，提出了基于 Deep Learning 和 Few-shot Learning 的开放式分类方法，并通过使用三元组损失训练编码器，实现了较高的精度和较低的未知数据虚警率。

    Jun, 2023

  • 多语言神经表示的端到端开放词汇关键词搜索

    利用多语言预训练的神经 ASR-free 关键词搜索模型能够显著提高性能，并且在长查询和未出现在训练数据中的查询方面胜过基于 ASR 的系统。

    Aug, 2023

  • 关键词检索的延迟控制

    论文提出了一种控制关键词检测模型延迟的新方法，通过一个参数可以平衡检测延迟和准确性，并且在与现有方法对比时表现更好，可以在一定的延迟目标下，显著地提高虚警率。

    Jun, 2022

  • 基于条件的在线关键词检测学习

    本研究探讨了一种简单而有效的在线持续学习方法，旨在通过随着新数据的不断出现在设备上通过随机梯度下降来更新关键词检测器。通过对不同情境下的动态音频流进行实验，该方法将性能提高了 34％。此外，实验表明，与一个朴素的在线学习实现相比，基于对训练分布中的小 hold-out 集的表现条件模型更新可以缓解灾难性遗忘。

    May, 2023