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用于小占用资源关键词检索的卷积递归神经网络

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本文中描述了用于创建和使用小占用资源关键词检索(KWS)系统的卷积递归神经网络(CRNN)的系统和方法。受到大型最新语音识别系统的启发，在实施方式中，将利用时域和频域中数据的结构的卷积层的优势与递归层结合，从而利用整个经处理的帧的上下文。考虑到性能与模型尺寸权衡之比，对架构参数的效果进行实验以确定优选的模型实施方式。提供了各种训练策略来提高性能。在实施方式中，通过仅使用～230k个参数并得到可接受的低延迟性，CRNN模型实施方式在广泛的环境中展现出高准确性和稳健的性能。

著录项

公开/公告号CN108735202A

专利类型发明专利
公开/公告日2018-11-02

原文格式PDF
申请/专利权人百度(美国)有限责任公司;
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申请/专利号CN201810204872.8
发明设计人塞尔坎·O·安瑞克;马库斯·基尔;瑞万·蔡尔德;乔尔·赫斯特尼斯;安德鲁·吉比安斯凯;克里斯托弗·丰纳;赖恩·普兰格;亚当·科茨;
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申请日2018-03-13
分类号G10L15/16(20060101);G10L25/30(20130101);G06N3/04(20060101);
代理机构11204 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司;
代理人马晓亚;王艳春
地址美国加利福尼亚州
入库时间 2023-06-19 06:57:18

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2018-11-27

实质审查的生效 IPC(主分类):G10L15/16 申请日:20180313

实质审查的生效
2018-11-02

公开

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1. 用于小占用资源关键词检索的卷积递归神经网络 [P] . 中国专利： CN108735202A . 2018-11-02
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