亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

A Novel Single-Word Speech Recognition on Embedded Systems Using a Convolution Neuron Network with Improved Out-of-Distribution Detection

卷积(计算机科学) 语音识别 计算机科学 词(群论) 模式识别(心理学) 人工智能 人工神经网络 数学 几何学
作者
Jiaqi Chen,T. Hui Teo,Chiang Liang Kok,Yit Yan Koh
出处
期刊:Electronics [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:13 (3): 530-530 被引量:16
标识
DOI:10.3390/electronics13030530
摘要

Advancements in AI have elevated speech recognition, with convolutional neural networks (CNNs) proving effective in processing spectrogram-transformed speech signals. CNNs, with lower parameters and higher accuracy compared to traditional models, are particularly efficient for deployment on storage-limited embedded devices. Artificial neural networks excel in predicting inputs within their expected output range but struggle with anomalies. This is usually harmful to a speech recognition system. In this paper, the neural network classifier for speech recognition is trained with a “negative branch” method, incorporating directional regularization with out-of-distribution training data, allowing it to maintain a high confidence score to the input within distribution while expressing a low confidence score to the anomaly input. It can enhance the performance of anomaly detection of the classifier, addressing issues like misclassifying the speech command that is out of the distribution. The result of the experiment suggests that the accuracy of the CNN model will not be affected by the regularization of the “negative branch”, and the performance of abnormal detection will be improved as the number of kernels of the convolutional layer increases.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
reerwt完成签到,获得积分20
2秒前
17秒前
陈元元K完成签到,获得积分10
23秒前
英俊的铭应助科研通管家采纳,获得10
27秒前
小二郎应助科研通管家采纳,获得10
27秒前
31秒前
梦梦发布了新的文献求助10
36秒前
40秒前
caca完成签到,获得积分0
41秒前
科研通AI2S应助YYYCCCCC采纳,获得10
1分钟前
海鸥别叫了完成签到 ,获得积分10
2分钟前
云霞完成签到 ,获得积分10
2分钟前
朴素的山蝶完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
FashionBoy应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
Bugs完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
小八统治世界完成签到 ,获得积分10
2分钟前
tang完成签到,获得积分10
2分钟前
汉堡包应助舒服的觅夏采纳,获得10
3分钟前
suicone完成签到,获得积分10
3分钟前
zqq完成签到,获得积分0
3分钟前
3分钟前
归陌完成签到 ,获得积分10
3分钟前
3分钟前
mmyhn发布了新的文献求助10
3分钟前
4分钟前
Dave发布了新的文献求助10
4分钟前
4分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
4分钟前
4分钟前
wbs13521完成签到,获得积分0
5分钟前
5分钟前
儒雅致远发布了新的文献求助10
5分钟前
5分钟前
Hello应助儒雅致远采纳,获得10
5分钟前
正在获取昵称中...完成签到,获得积分10
5分钟前
5分钟前
爆米花应助xiongdi521采纳,获得10
6分钟前
6分钟前
高分求助中
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3990045
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532108
关于积分的说明 11256354
捐赠科研通 3270943
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805146
邀请新用户注册赠送积分活动 882270
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809228