针对现有语音关键词检测方法定位精度低的问题,提出了一种基于多尺度距离矩阵的语音关键词检测与细粒度定位方法(spoken term detection and fine-grained localization method based on multi-scale distance matrices,MF-STD)。该方...针对现有语音关键词检测方法定位精度低的问题,提出了一种基于多尺度距离矩阵的语音关键词检测与细粒度定位方法(spoken term detection and fine-grained localization method based on multi-scale distance matrices,MF-STD)。该方法首先利用残差卷积网络提取特征并构建距离矩阵以建模输入之间的相关性;其次通过多尺度分割和解耦头学习不同尺度下的定位信息;最后根据多尺度加权定位损失、置信度损失和分类损失优化模型,实现对关键词存在性和时域边界的细粒度预测。在LibriSpeech数据集上的实验结果表明,MF-STD在集内词的检测中,精准率和交并比分别达到97.1%和88.6%;在集外词的检测中,精准率和交并比分别达到96.7%和88.2%。与现有的语音关键词检测与定位方法相比,MF-STD的检测准确率和定位精度显著提升,充分证明该方法的先进性,也证明了多尺度特征建模与细粒度定位约束在语音关键词检测任务中的有效性。展开更多
该文提出了一种基于音素网格的置信度计算方法。与传统的基于整个声学模型的置信度不同的是,这种方法在解码器生成的音素网格上计算关键词的置信度,从而具有更好的拒识能力。另外,针对两种置信度取值范围的不同,该文采用权重因子的方法...该文提出了一种基于音素网格的置信度计算方法。与传统的基于整个声学模型的置信度不同的是,这种方法在解码器生成的音素网格上计算关键词的置信度,从而具有更好的拒识能力。另外,针对两种置信度取值范围的不同,该文采用权重因子的方法综合利用两种置信度,取得了较好的效果。在自然对话的电话数据测试中,与传统的置信度计算方式相比,混和置信度的FOM(Figure Of Merit)值相对提高了17.0%。展开更多
文摘针对现有语音关键词检测方法定位精度低的问题,提出了一种基于多尺度距离矩阵的语音关键词检测与细粒度定位方法(spoken term detection and fine-grained localization method based on multi-scale distance matrices,MF-STD)。该方法首先利用残差卷积网络提取特征并构建距离矩阵以建模输入之间的相关性;其次通过多尺度分割和解耦头学习不同尺度下的定位信息;最后根据多尺度加权定位损失、置信度损失和分类损失优化模型,实现对关键词存在性和时域边界的细粒度预测。在LibriSpeech数据集上的实验结果表明,MF-STD在集内词的检测中,精准率和交并比分别达到97.1%和88.6%;在集外词的检测中,精准率和交并比分别达到96.7%和88.2%。与现有的语音关键词检测与定位方法相比,MF-STD的检测准确率和定位精度显著提升,充分证明该方法的先进性,也证明了多尺度特征建模与细粒度定位约束在语音关键词检测任务中的有效性。
文摘该文提出了一种基于音素网格的置信度计算方法。与传统的基于整个声学模型的置信度不同的是,这种方法在解码器生成的音素网格上计算关键词的置信度,从而具有更好的拒识能力。另外,针对两种置信度取值范围的不同,该文采用权重因子的方法综合利用两种置信度,取得了较好的效果。在自然对话的电话数据测试中,与传统的置信度计算方式相比,混和置信度的FOM(Figure Of Merit)值相对提高了17.0%。
