基于双分支融合和时频压缩激励的鲁棒语音关键词识别
Robust speech keyword spotting based on dual-branch fusion and time-frequency squeeze and excitation
大连大学 先进设计与智能计算省部共建教育部重点实验室, 辽宁 大连 116622
摘要
现实生活中的噪声会对语音时域与频域信息产生干扰，导致语音关键词识别模型在噪声环境下准确率下降。针对此问题，提出了双分支融合单元，其中时域分支与频域分支以并行的方式提取时域特征与频域特征，降低了串行堆叠时域卷积和频域卷积所带来的信息损耗，随后通过交叉融合的方式加强模型对时频信息的感知，进一步增强了模型特征表达能力。同时，提出了时频压缩激励模块，通过对时域与频域中信息的重要性分布进行建模，可以为模型提供选择性关注有价值片段的能力，进一步提高了模型鲁棒性。在Google command V2-12数据集上，相比于对比模型，所提出的模型在不同信噪比的测试中均取得了更高的识别准确率，且参数量更低。此外，对于训练阶段未涵盖的信噪比条件，所提出的模型在测试中展现出更高的泛化性。实验结果表明，所提出的模型在识别准确率和参数量方面更具优势，具有更好的噪声鲁棒性。
基金项目
辽宁省教育厅基本科研项目(LJKMZ20221838)
111计划(D23006)
大连市科技创新基金计划(2023JJ11CG002)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.04.0121
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2024年第41卷 第12期
发布历史
[2024-09-02] 优先出版
引用本文
张婷婷, 邱泽鹏, 赵腊生, 等. 基于双分支融合和时频压缩激励的鲁棒语音关键词识别 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (12). (2024-09-11). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.04.0121. (Zhang Tingting, Qiu Zepeng, Zhao Lasheng, et al. Robust speech keyword spotting based on dual-branch fusion and time-frequency squeeze and excitation [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (12). (2024-09-11). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.04.0121. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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