Desarrollado fuera de línea-sistema de reconocimiento de voz que funciona con una precisión del 97%
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Normalmente, los sistemas de reconocimiento de voz, las personas, los traductores y otros utilizan enormes servidor de potencia para su trabajo. Y para hacerlo accesible para todos, los desarrolladores envían los datos a través de internet, que no da la posibilidad de utilizarlos en off-line. Sin embargo, los algoritmos de нейросетей ayudan a conseguir unos buenos resultados sorprendentes. No hace mucho tiempo y ya han hecho sus traductores en base a нейросетей totalmente ajenas a la voluntad de la red, y ahora ha llegado el momento de algoritmos de reconocimiento de voz.
Por su desarrollo responde a un grupo de investigadores de la Universidad de waterloo y nuevas empresas bajo el nombre de DarwinAI. Su tecnología ha recibido el nombre de EdgeSpeechNets.
"En este estudio, utilizamos la estrategia de creación de la arquitectura con bajos niveles de carga en el dispositivo, pero con todas las ventajas del enfoque de la poderosa нейросети a lo profundo de la maquinaria de la enseñanza."
Para empezar, los expertos han creado un prototipo de sistema en el futuro, que realiza el reconocimiento de voz, pero poseía limitado vocabulario. Al hacerlo, él fue capaz de identificar conocidas palabras clave, incluso de forma muy rápida el flujo de voz. Después de esto, los datos obtenidos se utilizaron para la conversión de la señal de audio en una fórmula matemática. Esta fórmula y se ha utilizado posteriormente para el diseño de нейросети, que tenía menos de alto rendimiento, pero no habría sido exigente al hierro.
Después de esto, los científicos han decidido probar cada programa. Para ello, se utilizó el almacén de Google Speech Commands, que contiene más de 65.000 1 segundos muestras de audio. Finalmente, una de las versiones del sistema, a saber, EdgeSpeechNet-D, mostró un excelente resultado, alcanzando una precisión del 97% en bastante débil smartphone Motorola Moto E c procesador de 1,4 Ghz.
"EdgeSpeechNet tiene una mayor precisión de reconocimiento con mucho bajo costo en el cálculo. Los resultados obtenidos demuestran que el EdgeSpeechNet pudo llegar a la más moderna de la productividad, la necesidad de mucho menor capacidad de procesamiento, lo que los hace muy adecuados para su uso en dispositivos móviles y aplicaciones."
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