開発したオフライン音声認識システムのランニングの精度97%

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2018-10-23 21:25:12

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開発したオフライン音声認識システムのランニングの精度97% Source:

原則として、異なるシステムの音声認識のもと、個人は、通訳者、およびその他の膨大なサーバーの容量です。 るため、それらを利用できるようにした皆様、開発者は全て送信するデータのインターネットで使用不可にします。 しかし、現代のアルゴリズムをニューラルネットワークの実現に向けての一助となる本当に素晴らしいことの結果です。 少し前までは、既にその翻訳に基づく神経ネットワークから完全に独立し、ネットワークにまだ迷っている方には今年のアルゴリズムのための音声認識ます。

の開発研究チームはウォータールー大学の、スタートDarwinAIます。 その技術と呼ばれEdgeSpeechNetsます。

"この研究では、我々の戦略構築、低レベル荷重のデバイスでのメリットのアプローチを強力な神経ネットワークと深い機械学習になりました。

まず、専門家が作成した試作品は、将来のシステムの音声認識、有限定の単語ます。 しかし、彼は識別できないことを知られるキーワードからでも非常に速い流れを英語面接に自信がない---。 その後、結果のデータに変換するために使用されます。オーディオ信号を数式です。 この方式はその後、使用設計のための神経ネットワーク、高性能がないので要求の厳しいハードウェアです。

その後の研究者が決定した試験結果のプログラムです。 この目的のために使用しましたGoogle保存の音声コマンドを65000 1秒の音声サンプルです。 最終的には、ショールーム:イメージは、システム、すなわちEdgeSpeechNet-D優れた結果、精度の97%弱いスマートフォンMotorola Moto E a cプロセッサ1.4GHzます。

"EdgeSpeechNetの高い認識精度で低コストのコンピューティング 得られた結果EdgeSpeechNetするためには、最先端の性能を必要との低い計算機の能力は、限り避けて頂き、少なくとも非常に適したモバイルデバイスやアプリになりました。

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