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Robust start-end point detection algorithm using neural network

机译:使用神经网络的强大的起始点检测算法

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:终端检测器被配置为接收特征数据并检测关键字的结束点,并且被配置为接收检测到的结束点的指示并处理与相应的输入帧相关联的要素数据以检测关键字的起始点以检测要检测关键字的要点的指示 。 起始检测器和终端检测器包括通过使用用于旋转帧的非区域(腐烂)帧的跨熵成本函数的过程训练的神经网络,以及用于腐烂帧的单峰值连接主体分类成本函数。

著录项

  • 公开/公告号US11100932B2

    专利类型

  • 公开/公告日2021-08-24

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

  • 国家 US

  • 入库时间 2024-06-14 21:59:13

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