Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning To Detect Keyword Parts And Whole By Smoothed Max Pooling

論文の概要: Learning To Detect Keyword Parts And Whole By Smoothed Max Pooling

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.09246v1
Date: Sat, 25 Jan 2020 01:19:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-07 00:15:45.934736
Title: Learning To Detect Keyword Parts And Whole By Smoothed Max Pooling
Title（参考訳）: Smoothed Max Poolingでキーワードと全体を検出する学習
Authors: Hyun-Jin Park, Patrick Violette, Niranjan Subrahmanya
Abstract要約: 最大プール損失のスムーズ化とそのキーワードスポッティングシステムへの応用を提案する。提案手法は、エンコーダ(キーワード部分を検出するために)とデコーダ(キーワード全体を検出するために)を半教師付きで共同で訓練する。提案した新たな損失関数により,LVCSRのフレームレベルラベルに依存することなく,キーワードの一部と全体を検出するモデルのトレーニングが可能になる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.927306160740974
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose smoothed max pooling loss and its application to keyword spotting systems. The proposed approach jointly trains an encoder (to detect keyword parts) and a decoder (to detect whole keyword) in a semi-supervised manner. The proposed new loss function allows training a model to detect parts and whole of a keyword, without strictly depending on frame-level labeling from LVCSR (Large vocabulary continuous speech recognition), making further optimization possible. The proposed system outperforms the baseline keyword spotting model in [1] due to increased optimizability. Further, it can be more easily adapted for on-device learning applications due to reduced dependency on LVCSR.
Abstract（参考訳）: 最大プール損失のスムーズ化とそのキーワードスポッティングシステムへの応用を提案する。提案手法は、符号化器(キーワード部分を検出する)とデコーダ(キーワード全体を検出する)を半教師付きで共同で訓練する。提案した損失関数により,LVCSR(Large vocabulary continuous speech recognition)のフレームレベルラベルに厳密に依存することなく,キーワードの一部と全体を検出するモデルのトレーニングが可能になる。提案システムは,最適化性の向上により,[1]のベースラインキーワードスポッティングモデルより優れている。さらに、LVCSRへの依存度が低いため、デバイス上での学習アプリケーションにも容易に適応できる。

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