该研究提出了一种新颖的少量样本迁移学习方法——文本感知适配器（TA-adapter），显著提升关键词识别性能，参数仅增加0.14%。

本研究提出GE2E-KWS框架，旨在提高定制关键词识别的效率与稳定性。通过优化矩阵运算，显著提升了训练速度和收敛稳定性，实验结果表明其在关键词匹配准确性和实时性能上优于现有方法。