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基于二进制的神经网络基于资源约束设备的关键字点（KWS）近年来引起了很多关注。尽管有几项作品证明了它们的成功，但考虑到高精度的语音特征图仍需要满足准确性，仍需要完全二进制KWS系统。这种精确的不匹配导致非二元激活层，从而导致额外的计算成本。在本文中，我们使用二进制神经网络和错误扩散的二进制语音特征提出了一个非常紧凑的KWS系统。该系统消除了所有高精度的多板，并且仅需要对硬件友好的位操作和推理的补充。在Google语音命令上进行的实验表明，我们的二进制KWS系统在1个密钥单词任务上的精度为98.54％，在2个密钥单词任务上的精度为95.05％，表现优于更大尺寸的8位KWS系统。结果证明了完全二进制KWS系统的可行性，并且可以鼓舞硬件实现。索引术语：关键字发现，二进制神经网络，错误扩散，卷积神经网络
具有基于错误扩散功能的二进制关键字发现系统
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