論文の概要: Sparse Binarization for Fast Keyword Spotting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06634v1
• Date: Sun, 9 Jun 2024 08:03:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 20:54:41.186736
• Title: Sparse Binarization for Fast Keyword Spotting
• Title（参考訳）: 高速なキーワードスポッティングのためのスパース二元化
• Authors: Jonathan Svirsky, Uri Shaham, Ofir Lindenbaum,
• Abstract要約: KWSモデルは、リアルタイムアプリケーション、プライバシ、帯域幅効率のためにエッジデバイスにデプロイすることができる。 本稿では,スパース入力表現に基づく新しいキーワードスポッティングモデルを提案する。 また,本手法は高速かつノイズの多い環境でもより堅牢である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.964148450512972
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the increasing prevalence of voice-activated devices and applications, keyword spotting (KWS) models enable users to interact with technology hands-free, enhancing convenience and accessibility in various contexts. Deploying KWS models on edge devices, such as smartphones and embedded systems, offers significant benefits for real-time applications, privacy, and bandwidth efficiency. However, these devices often possess limited computational power and memory. This necessitates optimizing neural network models for efficiency without significantly compromising their accuracy. To address these challenges, we propose a novel keyword-spotting model based on sparse input representation followed by a linear classifier. The model is four times faster than the previous state-of-the-art edge device-compatible model with better accuracy. We show that our method is also more robust in noisy environments while being fast. Our code is available at: https://github.com/jsvir/sparknet.
• Abstract（参考訳）: 音声アクティベートデバイスやアプリケーションの普及に伴い、キーワードスポッティング(KWS)モデルは、テクノロジハンズフリーと対話し、さまざまなコンテキストにおける利便性とアクセシビリティを向上させる。 スマートフォンや組み込みシステムなどのエッジデバイスにKWSモデルをデプロイすることは、リアルタイムアプリケーション、プライバシ、帯域幅効率に大きなメリットをもたらす。 しかし、これらのデバイスは計算能力とメモリが限られていることが多い。 これにより、精度を著しく損なうことなく、効率よくニューラルネットワークモデルを最適化する必要がある。 これらの課題に対処するため、スパース入力表現に基づく新しいキーワードスポッティングモデルを提案し、続いて線形分類器を提案する。 このモデルは、従来の最先端デバイス互換モデルよりも4倍高速で、精度が良い。 また,本手法は高速かつノイズの多い環境でもより堅牢であることを示す。 私たちのコードは、https://github.com/jsvir/sparknet.comで利用可能です。

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