論文の概要: Small-Footprint Open-Vocabulary Keyword Spotting with Quantized LSTM Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10851v1
• Date: Tue, 25 Feb 2020 13:27:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 21:39:06.754986
• Title: Small-Footprint Open-Vocabulary Keyword Spotting with Quantized LSTM Networks
• Title（参考訳）: LSTMネットワークを用いた小容量オープン語彙キーワードスポッティング
• Authors: Th\'eodore Bluche, Ma\"el Primet, Thibault Gisselbrecht
• Abstract要約: 本稿では,オープン語彙のキーワードスポッティング手法に着目し,モデル全体を再トレーニングすることなく,ユーザが独自のキーワードを定義できるようにする。 ユーザ定義キーワードの任意のセットに対して,小さなデバイス上で動作可能な高速かつ小型のフットプリントシステムを実現するための,さまざまな設計選択について説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8382752162527933
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We explore a keyword-based spoken language understanding system, in which the intent of the user can directly be derived from the detection of a sequence of keywords in the query. In this paper, we focus on an open-vocabulary keyword spotting method, allowing the user to define their own keywords without having to retrain the whole model. We describe the different design choices leading to a fast and small-footprint system, able to run on tiny devices, for any arbitrary set of user-defined keywords, without training data specific to those keywords. The model, based on a quantized long short-term memory (LSTM) neural network, trained with connectionist temporal classification (CTC), weighs less than 500KB. Our approach takes advantage of some properties of the predictions of CTC-trained networks to calibrate the confidence scores and implement a fast detection algorithm. The proposed system outperforms a standard keyword-filler model approach.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,キーワードに基づく音声言語理解システムについて検討し,ユーザの意図をクエリ中のキーワード列の検出から直接導き出す方法を提案する。 本稿では,open-vocabularyキーワードスポッティング手法に着目し,モデル全体を再トレーニングすることなく,ユーザが独自のキーワードを定義できるようにする。 ユーザが定義したキーワードの任意のセットに対して,これらのキーワードに固有のデータをトレーニングすることなく,小さなデバイス上で実行することが可能な,高速かつ小さなプリントシステムへのさまざまな設計選択について説明する。 このモデルは、コネクショニスト時間分類(CTC)で訓練された量子化された長短期記憶(LSTM)ニューラルネットワークに基づいており、重量は500KB未満である。 提案手法は,CTC学習ネットワークの予測特性を利用して信頼性スコアを校正し,高速検出アルゴリズムを実装している。 提案方式は,標準キーワードフィラーモデルアプローチを上回っている。

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