基于神经网络的关键词识别方法研究

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关键词识别旨在检测音频流中预定义的关键词,它在智能终端、服务机器人、人机交互等领域具有广泛应用。近年来,人们将神经网络用于关键词识别,进一步提高了识别效果,但它们通常有数十万个参数,这在嵌入式系统中难以应用。为了压缩网络模型,可以通过修剪、量化等技术来实现,但往往以牺牲识别精度为代价。由此可见,尽管深度神经网络方法取得了成功,但以较少的参数实现高精度的关键字识别任务仍具有挑战性。因此,本文研究了一种健壮的关键词识别系统,主要工作如下:(1)提出了一种融合卷积模块注意力机制(Convolutional Block Attention Module,CBAM)和分解卷积核的关键词识别方法。该方法将标准的二维卷积层中的K×K卷积核分解为第一个卷积层的K×1滤波器和第二个卷积层的1×K滤波器,将其堆叠成残差结构以易于训练,并加入CBAM模块重新加权卷积层的输出特征,进而提高识别率。本文在谷歌语音命令数据集和中文命令数据集上将该方法与其他方法进行了对比,实验结果表明,该方法在多种实验环境下均具有较高的识别性能。(2)提出了基于一维深度可分离卷积、分组卷积和空洞卷积的关键词识别方法。在该方法中,主要模块由一维深度可分离卷积、卷积核为1的分组卷积(点积)、Batch Norm、Re LU部分组成残差结构,其中为每个卷积层注入空洞率,以增加感受野。基于上述网络结构,本文构建了具有不同复杂度的扩展模型,并在谷歌语音命令数据集和中文命令词识别数据集上进行了评估。实验结果表明,该方法参数少,网络结构简单,即使用99K的可训练参数也比Res Net15模型提高了0.42%的识别率。
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