论文翻译：Convolutional Neural Networks for Small-footprint Keyword Spotting

Abstract:我们探索使用CNNs进行小型关键词检测（KWS）任务，CNNs对KWS是有吸引力的，因为其的参数远少于DNN。我们在工作中考虑两种不同的应用，一种是限制KWS系统的乘法次数，另一种是限制参数数量。我们提出新的CNN架构来解决每个应用程序的限制。我们发现，与DNN相比，CNN架构提供的错误拒绝率（FRR）相对提高了27-44％，同时符合每种应用的约束条件。