【摘 要】
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基于语音识别的关键词识别方法增大了关键词识别工作量,降低了识别效率,还使得识别准确率受语音识别和文字查找办法影响,并对无文字语言不适用。针对此问题,提出将Wasserstein生成式对抗网络(WGAN)应用于语音关键词识别中,利用生成器输出的生成序列分析语音中有无关键词。为了获取语音中关键词的位置信息,该文为WGAN网络定义了一个定位损失函数,以此保证生成的掩码序列可以精确定位出关键词的位置。在四川话、普通话和粤语三门语言的数据集上进行实验,结果表明该技术可以识别无文字语言的关键词,相比于模板匹配方法其识
【机 构】
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中国电子科技网络信息安全有限公司,提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室,中电科大数据研究院有限公司,电子科技大学信息与软件工程学院
【基金项目】
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四川省重大科技专项项目(2017GZDZX0002)。
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基于语音识别的关键词识别方法增大了关键词识别工作量,降低了识别效率,还使得识别准确率受语音识别和文字查找办法影响,并对无文字语言不适用。针对此问题,提出将Wasserstein生成式对抗网络(WGAN)应用于语音关键词识别中,利用生成器输出的生成序列分析语音中有无关键词。为了获取语音中关键词的位置信息,该文为WGAN网络定义了一个定位损失函数,以此保证生成的掩码序列可以精确定位出关键词的位置。在四川话、普通话和粤语三门语言的数据集上进行实验,结果表明该技术可以识别无文字语言的关键词,相比于模板匹配方法其识
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