基于双分支融合和时频压缩激励的鲁棒语音关键词识别

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摘 要：

现实生活中的噪声会对语音时域和频域信息产生干扰，导致语音关键词识别模型在噪声环境下准确率下降。针对此问题，提出了双分支融合单元，其中时域分支与频域分支以并行的方式提取时域特征和频域特征，降低了串行堆叠时域卷积和频域卷积所带来的信息损耗；随后通过交叉融合的方式加强模型对时频信息的感知，进一步增强了模型特征表达能力。（剩余17110字）

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