論文の概要: Encoder-Decoder Neural Architecture Optimization for Keyword Spotting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02738v1
- Date: Fri, 4 Jun 2021 22:09:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-08 17:37:24.585674
- Title: Encoder-Decoder Neural Architecture Optimization for Keyword Spotting
- Title（参考訳）: キーワードスポッティングのためのエンコーダ・デコーダニューラルアーキテクチャ最適化
- Authors: Tong Mo, Bang Liu
- Abstract要約: キーワードスポッティングは、特定のキーワードの音声発話を特定することを目的としている。
深層畳み込みニューラルネットワークはキーワードスポッティングシステムで広く利用されている。
本稿では,キーワードスポッティングの性能を向上させる畳み込みニューラルネットワークモデルの設計にニューラルネットワーク探索を利用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.419022795297077
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Keyword spotting aims to identify specific keyword audio utterances. In
recent years, deep convolutional neural networks have been widely utilized in
keyword spotting systems. However, their model architectures are mainly based
on off-the shelfbackbones such as VGG-Net or ResNet, instead of specially
designed for the task. In this paper, we utilize neural architecture search to
design convolutional neural network models that can boost the performance of
keyword spotting while maintaining an acceptable memory footprint.
Specifically, we search the model operators and their connections in a specific
search space with Encoder-Decoder neural architecture optimization. Extensive
evaluations on Google's Speech Commands Dataset show that the model
architecture searched by our approach achieves a state-of-the-art accuracy of
over 97%.
- Abstract（参考訳）: キーワードスポッティングは特定のキーワードの音声発話を特定することを目的としている。
近年、深い畳み込みニューラルネットワークはキーワードスポッティングシステムで広く利用されている。
しかしながら、彼らのモデルアーキテクチャは主にタスク用に特別に設計されたのではなく、VGG-NetやResNetのようなシェルフバックボーンに基づいている。
本稿では,ニューラルネットワーク探索を用いて,許容可能なメモリフットプリントを維持しつつキーワードスポッティングの性能を向上させる畳み込みニューラルネットワークモデルの設計を行う。
具体的には、Encoder-Decoderニューラルアーキテクチャ最適化を用いて、モデル演算子とその接続を特定の検索空間で探索する。
googleの音声コマンドデータセットの広範な評価は、このアプローチで検索されたモデルアーキテクチャが、最先端の精度を97%以上達成していることを示している。
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