Conçu hors du système de reconnaissance vocale, qui fonctionne avec une précision de 97%
Source:En règle générale, les différents systèmes de reconnaissance de la parole, de personnes, d'interprètes et d'autres utilisent d'énormes serveur de puissance pour fonctionner. Ainsi, afin de les rendre accessibles à tous, les développeurs transmettent toutes les données sur internet, ce qui ne donne pas la possibilité de les utiliser hors ligne. Toutefois, les algorithmes нейросетей aident à obtenir des résultats étonnants. Pas trop longtemps et ont déjà fait leurs english, sur la base нейросетей entièrement indépendantes du réseau, et maintenant il est temps pour les algorithmes de reconnaissance de la voix.
Pour le développement répond à une équipe de chercheurs de l'Université de Waterloo et de démarrage sous le nom de DarwinAI. Leur technologie a reçu le nom EdgeSpeechNets.
«Dans cette étude, nous utilisons une stratégie de création d'une architecture à faible charge sur l'appareil, mais avec tous les tenants de l'approche à l'aide d'un puissant réseau de neurones avec une profonde par la machine de la formation.»
Pour commencer, les experts ont créé un prototype de système, qui a assuré la reconnaissance de la parole, mais il y avait limité de vocabulaire. Ce faisant, il a été capable d'identifier connues de lui des mots-clés, même très rapide du flux de la parole. Après cela, les données obtenues ont été utilisées pour la conversion d'un signal audio dans une formule mathématique. Cette formule était utilisée dans la suite pour la conception d'un réseau neuronal, qui aurait la haute performance, mais ne serait pas exigeant de fer.
Après cela, les scientifiques ont décidé de tester le programme. Pour cela, on utilisait le magasin de Google Speech Commands, qui contient 65000 1 secondes des extraits audio. Finalement l'une des versions du système, et c'est EdgeSpeechNet-D, a montré tout simplement un excellent résultat, atteignant une précision de 97% assez faible smartphone Motorola Moto E c processeur de 1,4 Ghz.
«EdgeSpeechNet a une plus grande précision de la reconnaissance de beaucoup à un faible coût de calcul. Les résultats obtenus montrent que EdgeSpeechNet a pu parvenir à la pointe de la performance, exigeant beaucoup moins de puissance de calcul, ce qui les rend très approprié pour une utilisation dans les appareils mobiles et les applications.»
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