論文の概要: EfficientWord-Net: An Open Source Hotword Detection Engine based on
One-shot Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.00379v1
- Date: Sun, 31 Oct 2021 02:18:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-02 14:31:11.422282
- Title: EfficientWord-Net: An Open Source Hotword Detection Engine based on
One-shot Learning
- Title（参考訳）: ワンショット学習に基づくオープンソースのホットワード検出エンジンEfficientWord-Net
- Authors: Chidhambararajan R, Aman Rangaur, Sibi Chakkaravarthy Sethuraman
- Abstract要約: 本稿では,ワンショット学習に基づくホットワード検出エンジンの設計と実装について述べる。
本稿では,94.51%の精度を達成している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Voice assistants like Siri, Google Assistant, Alexa etc. are used widely
across the globe for home automation, these require the use of special phrases
also known as hotwords to wake it up and perform an action like "Hey Alexa!",
"Ok Google!" and "Hey Siri!" etc. These hotwords are detected with lightweight
real-time engines whose purpose is to detect the hotwords uttered by the user.
This paper presents the design and implementation of a hotword detection engine
based on one-shot learning which detects the hotword uttered by the user in
real-time with just one or few training samples of the hotword. This approach
is efficient when compared to existing implementations because the process of
adding a new hotword in the existing systems requires enormous amounts of
positive and negative training samples and the model needs to retrain for every
hotword. This makes the existing implementations inefficient in terms of
computation and cost. The architecture proposed in this paper has achieved an
accuracy of 94.51%.
- Abstract（参考訳）: Siri、Google Assistant、Alexaなどの音声アシスタントは、ホームオートメーションのために世界中で広く使われているが、これらは"Hey Alexa!"や"Ok Google!"、"Hey Siri!"といったアクションを実行するために、ホットワードとして知られる特別なフレーズを使用する必要がある。
これらのホットワードは、ユーザが発するホットワードを検出することを目的とした軽量リアルタイムエンジンによって検出される。
本稿では,ユーザが発するホットワードを1つまたは数個のトレーニングサンプルでリアルタイムに検出するワンショット学習に基づくホットワード検出エンジンの設計と実装について述べる。
既存のシステムに新しいホットワードを追加するプロセスは、膨大な量の正負のトレーニングサンプルを必要とし、モデルがすべてのホットワードを再トレーニングする必要があるため、このアプローチは既存の実装と比較して効率的である。
これにより、既存の実装は計算とコストの面で非効率になる。
本論文で提案するアーキテクチャの精度は94.51%である。
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