关键字识别（KWS）是智能设备上终端和服务机器人的人机交互的主要组成部分，其目的是最大程度地提高检测精度，同时又要减小占用空间。 在本文中，基于DenseNet提取局部特征图的强大功能，我们为KWS提出了一种新的网络体系结构（DenseNet-BiLSTM）。 在我们的DenseNetBiLSTM中，DenseNet主要用于获取局部特征，而BiLSTM用于获取时间序列特征。 通常，DenseNet用于计算机视觉任务，它可能会破坏语音音频的上下文信息。 为了使DenseNet适合KWS，我们提出了

关键字识别（KWS）是智能设备上终端和服务机器人的人机交互的主要组成部分，其目的是最大程度地提高检测精度，同时又要减小占用空间。 在本文中，基于DenseNet提取局部特征图的强大功能，我们为KWS提出了一种新的网络体系结构（DenseNet-BiLSTM）。 在我们的DenseNetBiLSTM中，DenseNet主要用于获取局部特征，而BiLSTM用于获取时间序列特征。 通常，DenseNet用于计算机视觉任务，它可能会破坏语音音频的上下文信息。 为了使DenseNet适合KWS，我们提出了