Convolutional Recurrent Neural Networks for Small-Footprint Keyword Spotting 卷积递归神经网络的小脚印关键词发现
Abstract 关键字发现（KWS）构成了人机界面的主要组成部分。 KWS的目标是在低虚警（FA）率下最大化检测精度，同时最小化占用空间，延迟和复杂性。 为了实现它们，我们研究了卷积递归神经网络（CRNN）。 受大规模先进语音识别系统的启发，我们结合了卷积层和递归层的优势，以利用局部结构和远程上下文。 我们分析了架构参数的影响，并提出了提高性能的培训策略。 仅需约230k参数，我们的CRNN模型
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