基于神经网络的唤醒词识别方法

摘要

语音识别已经在服务、医疗、家电等行业中得到广泛的应用.智能设备中,语音交互系统的能耗较高,往往处于关闭状态.而唤醒词识别功能能耗相对较低,可以在后台保持开启状态,便于进行实时监测.当识别出唤醒词之后,设备才会开启智能交互系统.因此,唤醒词识别是语音识别技术的重要因素.论文融合残差网络、语音端到端网络、循环神经网络,引入注意力机制,并尝试多种损失函数,构造了一种有效的应用于唤醒词识别的网络结构.在企业内部数据集上,经过大量实验,并与多种不同网络结构对比,取得了良好的效果.其召回率达到90％以上,误唤醒率1％,效果明显优于传统的方法.