一种基于端到端深度卷积神经网络的关键词检测模型

摘要

本发明公开了一种基于端到端深度卷积神经网络的关键词检测模型，属于语音识别领域中的关键词识别领域。所述模型使用固定长度的语音作为输入，经过MFCC特征提取之后转化为固定长度的二维特征，经过3层卷积，1层池化和2层全连接之后，最终在softmax层输出各命令词的置信度。本发明提出的模型，具有模型结构简单、训练方法简单、计算和内存开销较低、识别精度高、抗噪声性能较强的特点，更适合部署到嵌入式设备上。