在终端设备上实现语音识别：ARM开源了TensorFlow预训练模型-低调大师

在终端设备上实现语音识别：ARM开源了TensorFlow预训练模型

2017-12-31 639

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）

关键词识别（Keyword Spotting，KWS）是语音识别领域的一个子领域，在用户在智能设备上进行语音交互时起到重要作用。

△ 关键词识别pipeline

近日，ARM和斯坦福大学合作开源了预训练TensorFlow模型和它们的语音关键词识别代码，并将结果发表在论文Hello Edge: Keyword Spotting on Microcontrollers中。

这个开源库包含了TensorFlow模型和在论文中用到的训练脚本。

在论文中，研究人员还展示了不同的神经网络架构，包含DNN、CNN、Basic LSTM、LSTM、GRU、CRNN和DS-CNN，并将这些架构加入到预训练模型中。

预训练模型地址：

https://github.com/ARM-software/ML-KWS-for-M

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原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/400259

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