論文の概要: Few-Shot Open-Set Learning for On-Device Customization of KeyWord Spotting Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02161v1
• Date: Sat, 3 Jun 2023 17:10:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 19:46:09.162909
• Title: Few-Shot Open-Set Learning for On-Device Customization of KeyWord Spotting Systems
• Title（参考訳）: キーワードスポッティングシステムのオンデバイスカスタマイズのためのマイズショットオープンセット学習
• Authors: Manuele Rusci and Tinne Tuytelaars
• Abstract要約: 本稿では, 深層特徴エンコーダとプロトタイプベース分類器を組み合わせることで, オープンセットKWS分類のための数ショット学習手法について検討する。 Google Speech Commandデータセットの10クラスのユーザ定義キーワードを用いて、10ショットシナリオで最大76%の精度を報告した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.24728444810133
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A personalized KeyWord Spotting (KWS) pipeline typically requires the training of a Deep Learning model on a large set of user-defined speech utterances, preventing fast customization directly applied on-device. To fill this gap, this paper investigates few-shot learning methods for open-set KWS classification by combining a deep feature encoder with a prototype-based classifier. With user-defined keywords from 10 classes of the Google Speech Command dataset, our study reports an accuracy of up to 76% in a 10-shot scenario while the false acceptance rate of unknown data is kept to 5%. In the analyzed settings, the usage of the triplet loss to train an encoder with normalized output features performs better than the prototypical networks jointly trained with a generator of dummy unknown-class prototypes. This design is also more effective than encoders trained on a classification problem and features fewer parameters than other iso-accuracy approaches.
• Abstract（参考訳）: パーソナライズされたKeyWord Spotting(KWS)パイプラインは、通常、ユーザ定義された大量の発話に対してディープラーニングモデルのトレーニングを必要とする。 このギャップを埋めるために,深層特徴エンコーダとプロトタイプに基づく分類器を組み合わせることで,オープンセットkws分類のための少数ショット学習手法を検討する。 google speech commandデータセットの10のクラスからユーザ定義キーワードを使用して,未知データの誤受率を5%に抑えながら,10ショットシナリオにおいて最大76%の精度を報告した。 解析設定では、正規化された出力特徴を持つエンコーダを訓練するための三重項損失の使用は、ダミーな未知のプロトタイプのジェネレータと共同で訓練されたプロトタイプネットワークよりも優れている。 この設計は分類問題で訓練されたエンコーダよりも効果的であり、他のiso精度アプローチよりもパラメータが少ない。

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