基于端到端建模的低资源连续语音关键词识别系统

陈芒

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基于端到端建模的低资源连续语音关键词识别系统

经验交流 | 更新时间：2026-07-10

- 基于端到端建模的低资源连续语音关键词识别系统
- 基于端到端建模的低资源连续语音关键词识别系统
- 现代传输 2023年第4期页码：60-66
- 作者机构：
  
  深圳市轻生活科技有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TN912.34
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
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陈芒. 基于端到端建模的低资源连续语音关键词识别系统[J]. 现代传输, 2023,(4):60-66.

陈芒. 基于端到端建模的低资源连续语音关键词识别系统[J]. 2023, (4): 60-66.
陈芒. 基于端到端建模的低资源连续语音关键词识别系统[J]. 现代传输, 2023,(4):60-66. DOI：

陈芒. 基于端到端建模的低资源连续语音关键词识别系统[J]. 2023, (4): 60-66. DOI：

摘要

语音关键词识别具有广阔的市场应用需求。在嵌入式领域，由于嵌入式设备资源有限，应用场景复杂多变，对语音关键词识别系统提出了资源占用少，低功耗，响应快，系统鲁棒性好等更高要求。本文设计实现的低资源连续语音关键词识别系统基于端到端声学建模，采用知识蒸馏、模型量化、模型剪枝的方法将模型占用资源压缩到了36.8K字节，系统运行资源占用约133K字节。本文提出的连续语音关键词解码算法相比于传统的孤立词解码算法，噪声环境下的召回绝对提升6.88%。系统在主频120M，内存256K字节的BK3288低功耗SOC平台上进行20个关键词的识别测试，达到安静环境下召回率96.86%，噪声环境召回率74.81%，虚警0.2次/小时的识别性能。

Abstract

关键词

Keywords

references

An Optimized Recurrent Unit for Ultra-Low-Power Keyword Spotting[J]. Justice Amoh;Kofi M. Odame.Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies,2019

An End-to-End Architecture for Keyword Spotting and Voice Activity Detection.[J]. Christopher T. Lengerich;Awni Y. Hannun.CoRR,2016

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