基于雙分支融合和時(shí)頻壓縮激勵(lì)的魯棒語音關(guān)鍵詞識(shí)別

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摘 要：

現(xiàn)實(shí)生活中的噪聲會(huì)對(duì)語音時(shí)域和頻域信息產(chǎn)生干擾，導(dǎo)致語音關(guān)鍵詞識(shí)別模型在噪聲環(huán)境下準(zhǔn)確率下降。針對(duì)此問題，提出了雙分支融合單元，其中時(shí)域分支與頻域分支以并行的方式提取時(shí)域特征和頻域特征，降低了串行堆疊時(shí)域卷積和頻域卷積所帶來的信息損耗；隨后通過交叉融合的方式加強(qiáng)模型對(duì)時(shí)頻信息的感知，進(jìn)一步增強(qiáng)了模型特征表達(dá)能力。（剩余17110字）