Rozpoznávání a detekce klíčových slov – Anton LYTVYNIUK

Anotace:

S rozvojem hlubokého strojového učení roste i jeho využití v chytrých zařízeních, proto existuje velká potřeba provozování modelů v kontextu omezené výpočetní síly. Jednou z významných úloh v oblasti rozpoznávání řeči a komunikace člověk-stroj je detekce klíčových slov (keyword spotting, KWS). Tato práce vyšetřuje různé architektury neuronových sítí a porovnává učení s učitelem a učení částečně s učitelem. Zjistilo se, že z navržených sítí nejlepších výsledků dosahuje síť ResNet8 a že model před-trénovaný na datové sadě LibriSpeech Light se dobře přenáší na úlohu KWS. …víceméně

Abstract:

With the development of deep machine learning its usage becomes increasingly popular in smart devices, consequently there is a significant need of operating such models in the context of limited computational power. One of the frequent tasks in the domain of speech recognition and human-machine communication is keyword spotting (KWS). This paper investigates multiple neural network architectures and compares supervised and self-supervised learning approaches. We show that the ResNet8 architecture achieves the best results and that the model pretrained on LibriSpeech Light dataset transfers well to the KWS task. …víceméně