基于深度可分离卷积神经网络的关键词识别系统

王帅; 彭意兵; 何顶新

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基于深度可分离卷积神经网络的关键词识别系统

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关键词识别系统是智能语音交互系统的重要组成部分.本文使用Google语音命令数据集,探索使用传统卷积神经网络和深度可分离卷积神经网络在关键词识别任务中的应用,对两种卷积神经网络模型从识别率、计算量、内存消耗进行对比,并提出适用于受限设备的低资源、较高识别率的网络模型.实验结果显示无论传统卷积神经网络还是深度可分离卷积神经网络在关键词识别任务中的表现都优于传统的的隐马尔科夫模型和全连接深度学习模型,而深度可分离卷积神经网络进一步优于传统卷积神经网络.

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来源
《微电子学与计算机》 |2019年第9期|103-108|共6页
作者
王帅; 彭意兵; 何顶新;
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作者单位

华中科技大学自动化学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
关键词识别; 卷积神经网络; 深度可分离卷积神经网络; 受限设备;

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