Desenvolvido off-line, o sistema de reconhecimento de voz que funciona com uma precisão de 97%
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Como regra geral, uma variedade de sistemas de reconhecimento de fala de indivíduos, tradutores e outros usam enormes servidor de energia para o seu funcionamento. E, a fim de torná-los disponíveis para todos os desenvolvedores de transmitir os dados via internet, o que não dá a possibilidade de utilizá-los na compra. Contudo, os algoritmos de нейросетей ajudam a conseguir realmente impressionantes resultados. Não há muito tempo e já fizeram seus tradutores com base em нейросетей totalmente fora da rede, e agora é a hora de algoritmos de reconhecimento de voz.
O desenvolvimento de responsabilidade de um grupo de pesquisadores da Universidade de Waterloo e de inicialização chamado DarwinAI. Sua tecnologia recebeu o nome EdgeSpeechNets.
"nesse estudo, nós usamos uma estratégia de criação de uma arquitetura de baixo nível de carga no aparelho, mas com todas as vantagens de uma abordagem com o uso de um poderoso redes neurais com profundo nativo a aprendizagem."
Para começar, os especialistas criaram um protótipo da futura do sistema, que realizou a operação de reconhecimento de voz, mas tinha limitado vocabulário. Quando o fizer, ele foi capaz de identificar conhecidos como palavras-chave, mesmo muito rápido fluxo de fala. Depois disso, os dados obtidos foram utilizados para converter o sinal sonoro em uma fórmula matemática. Esta fórmula foi utilizada no futuro para o projeto de redes neurais, que tem menos desempenho, mas não é exigente glândula.
Depois disso, os cientistas decidiram testar o programa resultante. Para isso, foi utilizado o armazenamento do Google Speech Commands, que contém de 65.000 1 segundos as amostras de áudio. Acabar com uma das versões do sistema, ou seja, EdgeSpeechNet-D, mostrou apenas um excelente resultado, chegando a precisão de 97% muito fraco smartphone Motorola Moto E c um processador de 1,4 Ghz.
"EdgeSpeechNet tem maior precisão do reconhecimento de muito de baixo custo computacional. Os resultados obtidos demonstram que EdgeSpeechNet conseguiu chegar a mais moderna de desempenho, exigindo muito menos poder de processamento, o que os torna muito adequados para o uso em dispositivos móveis e aplicativos."
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