論文の概要: Low-resource Low-footprint Wake-word Detection using Knowledge Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.03331v1
• Date: Wed, 6 Jul 2022 15:45:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-08 14:57:01.871211
• Title: Low-resource Low-footprint Wake-word Detection using Knowledge Distillation
• Title（参考訳）: 知識蒸留を用いた低リソース低フットプリントウェイクワード検出
• Authors: Arindam Ghosh, Mark Fuhs, Deblin Bagchi, Bahman Farahani, Monika Woszczyna
• Abstract要約: 本稿では,大語彙音声認識における音響モデルデータの利用法について述べる。 実験は、オープンソースの"Hey Snips"データセットと、より困難な社内の遠距離データセットで実施されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9180169405333243
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As virtual assistants have become more diverse and specialized, so has the demand for application or brand-specific wake words. However, the wake-word-specific datasets typically used to train wake-word detectors are costly to create. In this paper, we explore two techniques to leverage acoustic modeling data for large-vocabulary speech recognition to improve a purpose-built wake-word detector: transfer learning and knowledge distillation. We also explore how these techniques interact with time-synchronous training targets to improve detection latency. Experiments are presented on the open-source "Hey Snips" dataset and a more challenging in-house far-field dataset. Using phone-synchronous targets and knowledge distillation from a large acoustic model, we are able to improve accuracy across dataset sizes for both datasets while reducing latency.
• Abstract（参考訳）: 仮想アシスタントが多様化し、専門化されるにつれて、アプリケーションやブランド固有のウェイクワードの需要も高まっている。 しかし、ウェイクワード固有のデータセットは通常、ウェイクワード検出器のトレーニングに使用される。 本稿では,大語彙音声認識のための音響モデルデータを活用するための2つの手法について検討する。 また,検出レイテンシを改善するために,これらの手法が時間同期トレーニングターゲットとどのように相互作用するかについても検討した。 実験は、オープンソースの"hey snips"データセットと、より難しい社内のfar-fieldデータセットで行われている。 音素同期目標と大きな音響モデルからの知識蒸留を用いることで,両データセットのデータセットサイズ間の精度を向上し,レイテンシを低減できる。

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