論文の概要: Personalized Keyphrase Detection using Speaker and Environment Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.13970v1
• Date: Wed, 28 Apr 2021 18:50:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-30 12:44:50.137214
• Title: Personalized Keyphrase Detection using Speaker and Environment Information
• Title（参考訳）: 話者と環境情報を用いた個人化キーワード検出
• Authors: Rajeev Rikhye, Quan Wang, Qiao Liang, Yanzhang He, Ding Zhao, Yiteng (Arden) Huang, Arun Narayanan, Ian McGraw
• Abstract要約: 単語からなるフレーズを大きな語彙から正確に検出するために、簡単にカスタマイズできるストリーミングキーフレーズ検出システムを紹介します。 本システムは,エンドツーエンドで訓練された自動音声認識(ASR)モデルと,テキスト非依存話者検証モデルを用いて実装される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.766475943042202
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we introduce a streaming keyphrase detection system that can be easily customized to accurately detect any phrase composed of words from a large vocabulary. The system is implemented with an end-to-end trained automatic speech recognition (ASR) model and a text-independent speaker verification model. To address the challenge of detecting these keyphrases under various noisy conditions, a speaker separation model is added to the feature frontend of the speaker verification model, and an adaptive noise cancellation (ANC) algorithm is included to exploit cross-microphone noise coherence. Our experiments show that the text-independent speaker verification model largely reduces the false triggering rate of the keyphrase detection, while the speaker separation model and adaptive noise cancellation largely reduce false rejections.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大語彙から単語からなるフレーズを正確に検出できるように,容易にカスタマイズ可能なストリーミングキーフレーズ検出システムを提案する。 本システムは,エンドツーエンドで訓練された自動音声認識(ASR)モデルと,テキスト非依存話者検証モデルを用いて実装される。 様々な雑音条件下でこれらのキーフレーズを検出する課題に対処するため、話者検証モデルの特徴フロントエンドに話者分離モデルを追加し、マイクロホン間ノイズコヒーレンスを利用するための適応ノイズキャンセリング(anc)アルゴリズムを含む。 実験の結果,テキスト非依存話者検証モデルはキーフレーズ検出の誤発率を大幅に低減し,話者分離モデルと適応雑音キャンセリングは誤認率を大幅に低減することがわかった。

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