Parameter Reduction by Neural Ordinary Differential Equation (Neural ODE) for Small-Footprint Keyword Spotting
Parameter Reduction by Neural Ordinary Differential Equation (Neural ODE) for Small-Footprint Keyword Spotting
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通过神经常微分方程（神经 ODE）减少参数以实现小规模关键词识别
DOI：
10.11517/pjsai.jsai2021.0_4i2gs7c03
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
森田 行則
中科院分区：
文献类型：
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作者：
更田 裕司;森田 行則
近年高精度のキーワード音声認識 (キーワードスポッティング) を実現する為に, ニューラルネットワークを用いる手法が多数提案されている. キーワードスポッティングはスマートスピーカーなどエッジデバイスで実行される事が通常で, ネットワークのパラメータ数や計算量の削減が求められる. そこで本稿では, ニューラルネットワークのパラメータ数を削減する手法として, 常微分方程式に基づくニューラルネットワークである Neural ODE を適用することを提案する. 本技術を用いることで, キーワードスポッティングの精度を維持しつつパラメータ数を 68% 削減できることを示す. 一方で, Neural ODE は, 実行の際に常微分方程式を解く必要がある為, 計算量が多いという課題がある. そこで, 推論時の計算量を削減する手法も併せて提案する.