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ROBUST START-END POINT DETECTION ALGORITHM USING NEURAL NETWORK

机译:基于神经网络的鲁棒起点-终点检测算法

摘要

An end detector configured to receive the feature data and detect an end point of a keyword, and a start detector configured to receive an indication of the detected end point and process the feature data associated with corresponding input frames to detect a start point of the keyword. The start detector and end detector comprise neural networks trained through a process using a cross-entropy cost function for non-Region of Target (ROT) frames and a One-Spike Connectionist Temporal Classification cost function for ROT frames.
机译:端部检测器被配置为接收特征数据并检测关键字的终点,并且端部检测器被配置为接收所检测到的端点的指示并处理与相应的输入帧相关联的特征数据以检测关键字的起点。起始检测器和结束检测器包括神经网络,该神经网络通过使用针对非目标区域(ROT)帧的交叉熵代价函数和针对ROT帧的单尖峰连接主义者时间分类代价函数的过程进行训练。

著录项

  • 公开/公告号US2020126556A1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-04-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 SYNAPTICS INCORPORATED;

    申请/专利号US201916723932

  • 申请日2019-12-20

  • 分类号G10L15/22;G06F16/68;G06N3/04;G06N3/08;G10L15/05;G10L15/02;G10L25/24;G10L15/16;G10L15/06;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 11:23:09

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