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हम छोटे फुटप्रिंट केवर्ड स्पॉटिंग (KWS) कार्य के लिए कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क्स (CNNs) का उपयोग करने का अन्वेषण करते हैं। CNNs KWS के लिए आकर्षक हैं क्योंकि यह दिखाया गया है कि वे बहुत कम पैरामीटर के साथ DNNs से बेहतर प्रदर्शन करते हैं। हम अपने काम में दो विभिन्न अनुप्रयोगों पर विचार करते हैं, एक जहां हम KWS सिस्टम के गुणा की संख्या को सीमित करते हैं, और दूसरा जहां हम पैरामीटर की संख्या को सीमित करते हैं। हम प्रत्येक अनुप्रयोग की बाधाओं को संबोधित करने के लिए नए CNN आर्किटेक्चर प्रस्तुत करते हैं। हमें पता चलता है कि CNN आर्किटेक्चर DNN की तुलना में फाल्स रिजेक्ट रेट में 27-44% के बीच सापेक्ष सुधार प्रदान करते हैं, जबकि प्रत्येक अनुप्रयोग की बाधाओं के भीतर फिट होते हैं।
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Tara N. Sainath
Carolina Parada
Google (United States)
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Sainath et al. (Sun,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।
www.synapsesocial.com/papers/69d7cb9ea2a48916bbbeda25 — DOI: https://doi.org/10.21437/interspeech.2015-352