Keyword Spotting 
We use Google’s Speech Commands Dataset v1 [1]}, choosing ResNet-8 and ResNet-8-narrow [2]} as baselines using the official code in pytorchhttps://github.com/castorini/honk. At phase 1, we follow overall training details from [2]}. At phase 2, we run 9 epochs for additional training. We start learning rate of 0.1 and decay it at 1000 and 2000 iteration by multiplying 0.1. We set the warm up iteration (\(s\) ) as 1500.

Ключевое распознавание 

Мы используем набор данных Google Speech Commands v1 [1], выбирая ResNet-8 и ResNet-8-narrow [2] в качестве базовых, используя официальный код на пиитоне https://github.com/castorini/honk. В фазе 1 мы следуем общим деталям обучения из [2]. В фазе 2 мы запускаем 9 эпох для дополнительного обучения. Мы начинаем с шага обучения 0.1 и уменьшаем его в 1000 и 2000 итерациях в 10 раз. Мы устанавливаем количество прогревочных итераций (\(s\) ) равным 1500.