論文の概要: SLiCK: Exploiting Subsequences for Length-Constrained Keyword Spotting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09067v1
- Date: Fri, 6 Sep 2024 01:08:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-22 21:42:00.741040
- Title: SLiCK: Exploiting Subsequences for Length-Constrained Keyword Spotting
- Title（参考訳）: SLiCK:長さ制限されたキーワードスポッティングのための爆発的なサブシーケンス
- Authors: Kumari Nishu, Minsik Cho, Devang Naik,
- Abstract要約: キーワードは最大キーワード長でバウンドされることが多いが、これは以前の作品ではほとんど上回っていない。
本稿では,より粒度の細かい音声テキスト関係を学習するためのサブシーケンスレベルのマッチング方式を提案する。
提案手法は、ハードデータセットのベースライン結果を改善し、AUCを88.52ドルから94.9ドルに引き上げ、EERを18.82ドルから11.1ドルに下げる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.697227044927832
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: User-defined keyword spotting on a resource-constrained edge device is challenging. However, keywords are often bounded by a maximum keyword length, which has been largely under-leveraged in prior works. Our analysis of keyword-length distribution shows that user-defined keyword spotting can be treated as a length-constrained problem, eliminating the need for aggregation over variable text length. This leads to our proposed method for efficient keyword spotting, SLiCK (exploiting Subsequences for Length-Constrained Keyword spotting). We further introduce a subsequence-level matching scheme to learn audio-text relations at a finer granularity, thus distinguishing similar-sounding keywords more effectively through enhanced context. In SLiCK, the model is trained with a multi-task learning approach using two modules: Matcher (utterance-level matching task, novel subsequence-level matching task) and Encoder (phoneme recognition task). The proposed method improves the baseline results on Libriphrase hard dataset, increasing AUC from $88.52$ to $94.9$ and reducing EER from $18.82$ to $11.1$.
- Abstract（参考訳）: リソース制約のあるエッジデバイス上でのユーザ定義のキーワードスポッティングは難しい。
しかし、キーワードはしばしば最大キーワード長でバウンドされ、これは以前の作品ではほとんど過小評価されている。
キーワード長分布の解析は,ユーザ定義のキーワードスポッティングを長さ制約問題として扱えることを示す。
提案手法は,キーワードスポッティングを効率よく行うSLiCK(Longth-Constrained Keywordスポッティング用サブシーケンスの探索)である。
さらに、より粒度の細かい音声テキスト関係を学習するサブシーケンスレベルのマッチング方式を導入し、拡張された文脈を通して類似した音声キーワードをより効果的に識別する。
SLiCKでは、モデルはMatcher(音声レベルのマッチングタスク、新しいサブシーケンスレベルのマッチングタスク)とEncoder(音素認識タスク)の2つのモジュールを使ってマルチタスク学習アプローチで訓練される。
提案手法は、Libriphraseハードデータセットのベースライン結果を改善し、AUCを88.52ドルから94.9ドルに引き上げ、EERを18.82ドルから11.1ドルに下げる。
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