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Google技術工程師打造低成本語音識別芯片,顛覆人工AI

發布日期:[2019-07-10 17:03]    共閱[]次

穀歌工程師皮特·沃登(Pete Warden)在英國舉行的反壟斷研究峰會論壇上表示,他希望用隻有50美分的超低成本語音識別芯片、硬幣大小的電池,足已維持一年的電力,組合簡單的人工智能算法,可以迅速普及語音識別產品。

據麻省理工學院技術評論(MIT Technology Review)報道稱,這種超廉價的語音識別芯片可以用來生產廉價的對話娃娃兒童玩具或簡單的家用電器,比如可以由語音驅動的燈。在工業應用中,芯片可以識別農田裏不尋常的聲音。

waren是Google的雲端人工智能工具的開發行為和嵌入式應用程序,被稱為tensorflow,在開發過程中發現亞馬遜的ai助手Alex在電池供電的簡單芯片上運行,頻率隻有幾百兆赫是不夠的,原因是 Alexa 必須辨識許多不同的聲音,而且因為大多數語音識別 AI 工具使用的神經網絡資源匱乏,這就是為什麽 Alexa 必須將處理任務交給雲端的原因。

為了改善上述問題,waren限製問題的問法,例如,隻使用開、關、運行、終止等字眼,放棄一般的語音識別算法,將一個語音剪成短篇電影,計算各個片段的頻率內容,隨後一個接一個排布每一頻段圖, 以創建一個頻段內容與時間的三維線圖形,並運用視覺係統識別計算方法來識別英語單詞的特有記號。

第一次嚐試分析一秒鍾的音頻片段需要800萬次計算,準確率為89%。這可以用現代智能手機操作,交互速度足夠快。這種方法比將計算過程發送到雲中要好,但是在低功耗芯片上性能很差。後來,開發團隊參考了幫助androids手機短語識別的算法技術後,係統隻需執行75萬次計算,就能達到85%的分析精度,研究小組已經在TensorFlow網站上發布了代碼供其他人使用,他們打算將其應用到類似於單芯片微控製器Arduino的較小芯片上。

但英國劍橋大學前人工智能研究員托尼·羅賓遜認為,低成本策略可能有助於推廣語音識別產品,但用戶不太可能遵守時間表,大多數人不耐煩使用高度限製性的指令。覺得功率有點高一些,可以處置更多語言表達能力的心片, 可能更合適顧客運用。 




 

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