Keyword-spotting für eingebettete Systeme auf Basis eines RNN-Transducers - Paul Duy An Nguyen (2024)
Die Signifikanz von Robotern ist in der heutigen Zeit unverzichtbar. Es ist weiterhin ein Problem, Roboter mit der menschlichen Sprache zu steuern. Das Problem kann als Keyword-Spotting Problem modeliert werden, die die Aufgabe hat, bestimmte Sprachbefehle zu erkennen. Neuronale Netzwerke werden immer häufiger im Bereich der Sprachverarbeitung verwendet, welche solche Probleme mit hoher Prezision zu lösen kann. Im Bereich von Embedded-Systemen sind solche Anwendungen limitiert, da neuronale Netzwerke generell hohe Resourcenanforderungen besitzen. Diese Arbeit evaluiert die Anwendbarkeit der RNN-Tranducer (RNN-T) Basisarchitektur als ein Keyword-Spotting System mit Embedded-Systemanforderungen. Die Experimente zeigen, dass sich mit limitierten und nicht optimalen Lerndaten das RNN-T nicht zum einem nutzbarem Optimum konvergiert. Potentielle Gründe werden hinsich der RNN-T Basisarchitektur Auswahl geschildert.
Keywords: ML; RNN; RNN-Transducer; LSTM; Keyword-Spotting; Embedded System