論文の概要: Boosting Tail Neural Network for Realtime Custom Keyword Spotting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.12933v2
• Date: Wed, 7 Jun 2023 10:13:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-08 20:21:05.477801
• Title: Boosting Tail Neural Network for Realtime Custom Keyword Spotting
• Title（参考訳）: リアルタイムカスタムキーワードスポッティングのためのタイルニューラルネットワークの強化
• Authors: Sihao Xue, Qianyao Shen, Guoqing Li
• Abstract要約: 本稿では,リアルタイムカスタムキーワードスポッティング(RCKS)の性能向上を目的としたBoosting Tail Neural Network(BTNN)を提案する。 脳科学にインスパイアされた多くの機械学習アルゴリズムは、弱い分類器を使って困難な問題を解決するために開発された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5137859989323537
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a Boosting Tail Neural Network (BTNN) for improving the performance of Realtime Custom Keyword Spotting (RCKS) that is still an industrial challenge for demanding powerful classification ability with limited computation resources. Inspired by Brain Science that a brain is only partly activated for a nerve simulation and numerous machine learning algorithms are developed to use a batch of weak classifiers to resolve arduous problems, which are often proved to be effective. We show that this method is helpful to the RCKS problem. The proposed approach achieve better performances in terms of wakeup rate and false alarm. In our experiments compared with those traditional algorithms that use only one strong classifier, it gets 18\% relative improvement. We also point out that this approach may be promising in future ASR exploration.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,実時間カスタムキーワードスポッティング(rcks)の性能を向上させるために,btnn(boosttail neural network)を提案する。 脳科学に触発されて、脳は神経シミュレーションのために部分的に活性化され、多くの機械学習アルゴリズムが開発され、困難な問題を解決するために弱い分類器のバッチを使用する。 本手法はRCKS問題に有効であることを示す。 提案手法は、覚醒率と誤報の点でより良い性能を実現する。 私たちの実験では、強力な分類器を1つだけ使う従来のアルゴリズムと比較すると、相対的に18%改善しています。 我々はまた、このアプローチが将来のASR探査において有望である可能性を指摘している。

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