論文の概要: Speech Command Recognition in Computationally Constrained Environments with a Quadratic Self-organized Operational Layer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.11436v2
• Date: Wed, 10 Feb 2021 18:28:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-22 02:55:08.070715
• Title: Speech Command Recognition in Computationally Constrained Environments with a Quadratic Self-organized Operational Layer
• Title（参考訳）: 擬似自己組織操作層を有する計算制約環境における音声コマンド認識
• Authors: Mohammad Soltanian and Junaid Malik and Jenni Raitoharju and Alexandros Iosifidis and Serkan Kiranyaz and Moncef Gabbouj
• Abstract要約: 軽量ネットワークの音声コマンド認識能力を向上するネットワーク層を提案する。 この手法はテイラー展開と二次形式の概念を借用し、入力層と隠蔽層の両方における特徴のより良い表現を構築する。 このリッチな表現は、Google音声コマンド(GSC)と合成音声コマンド(SSC)データセットに関する広範な実験で示されているように、認識精度の向上をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.37382674655942
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic classification of speech commands has revolutionized human computer interactions in robotic applications. However, employed recognition models usually follow the methodology of deep learning with complicated networks which are memory and energy hungry. So, there is a need to either squeeze these complicated models or use more efficient light-weight models in order to be able to implement the resulting classifiers on embedded devices. In this paper, we pick the second approach and propose a network layer to enhance the speech command recognition capability of a lightweight network and demonstrate the result via experiments. The employed method borrows the ideas of Taylor expansion and quadratic forms to construct a better representation of features in both input and hidden layers. This richer representation results in recognition accuracy improvement as shown by extensive experiments on Google speech commands (GSC) and synthetic speech commands (SSC) datasets.
• Abstract（参考訳）: 音声コマンドの自動分類は、ロボットアプリケーションにおける人間のコンピュータインタラクションに革命をもたらした。 しかしながら、採用済みの認識モデルは、通常、メモリとエネルギーを消費する複雑なネットワークを持つディープラーニングの方法論に従う。 そのため、これらの複雑なモデルを絞り込むか、より効率的な軽量モデルを使用して、組み込みデバイスで結果の分類器を実装する必要がある。 本稿では,第2のアプローチを選択し,軽量ネットワークの音声コマンド認識能力を向上するネットワーク層を提案し,実験によりその結果を実証する。 この手法はテイラー展開と二次形式の概念を借用し、入力層と隠蔽層の両方における特徴のより良い表現を構築する。 このリッチな表現は、Google音声コマンド(GSC)と合成音声コマンド(SSC)データセットに関する広範な実験で示されているように、認識精度の向上をもたらす。

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