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몇 샷 키워드 탐지(KWS)는 제한된 훈련 샘플로 알려지지 않은 키워드를 탐지하는 것을 목표로 합니다. 일반적으로 사용되는 접근 방식은 사전 훈련 및 미세 조정 프레임워크입니다. 깨끗한 조건에서는 효과적이지만, 이 접근 방식은 혼합 키워드 탐지, 즉 발화에서 혼합된 여러 키워드를 동시에 탐지하는 데 어려움을 겪습니다. 이는 실제 응용 프로그램에서 매우 중요합니다. 이전 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해 Mix-Training (MT) 접근 방식을 제안했지만, 몇 샷 시나리오에서는 테스트된 적이 없습니다. 본 논문에서는 MT와 기타 관련 방법을 사용하여 두 가지 실질적인 문제, 즉 몇 샷과 혼합 음성을 함께 해결할 수 있는 가능성을 조사합니다. LibriSpeech 및 Google Speech Command 코퍼스에서 수행된 실험은 MT가 사전 훈련 단계 또는 미세 조정 단계에서 적용될 때 이 작업에 매우 효과적임을 보여줍니다. Furthermore, SSL 기반 대규모 사전 훈련(HuBert)과 MT 미세 조정을 결합하면 모든 테스트 조건에서 매우 강력한 결과를 얻을 수 있습니다.
Yuan et al. (Thu,)는 이 질문을 연구했습니다.