Для распознавания голоса в умных устройствах используются, например, такие алгоритмы:
- CTC (Connectionist Temporal Classification). blog.skillfactory.ru Помогает расшифровывать речь, определяя, какой символ произнесён в каждый момент. blog.skillfactory.ru Преимущество CTC в том, что он хорошо обучается, в том числе на больших объёмах данных, и позволяет быстро применять модель в работе. blog.skillfactory.ru
- RNN Transducer. blog.skillfactory.ru Подходит для обработки звука по мере его поступления, иначе говоря — в стриминговом режиме. blog.skillfactory.ru Может учитывать контекст и меньше подвержен ошибкам выравнивания, чем CTC. blog.skillfactory.ru Благодаря совместному обучению акустической и языковой моделей обеспечивает улучшенное качество транскрипций. blog.skillfactory.ru
- LAS (Listen, Attend and Spell, другое название — Attention-based Encoder-Decoder). blog.skillfactory.ru Имеет встроенную языковую модель наподобие ChatGPT, которая с помощью механизма внимания может учитывать всю входящую последовательность для каждого символа. blog.skillfactory.ru LAS хорошо справляется с длинными записями, в которых важно учитывать глобальный контекст. blog.skillfactory.ru
Также для распознавания речи в умных устройствах используется архитектура SVDF (Singular Value Decomposition Filter). thecode.media Это особый способ организации работы маленькой нейросети для обработки последовательностей, например звука или текста. thecode.media Её главная цель — уметь улавливать важные закономерности во времени, но при этом быть очень простой и требовать мало вычислительной мощности. thecode.media