لين جداول مترجم الأخيرة

إنتاج و qubit | عدد ملفه QbitAI

الكلمة الإكتشاف (الكلمة الإكتشاف، KWS) هو حقل دون التعرف على الكلام، ولعب دورا مهما في التفاعل الصوتي المستخدم على الجهاز الذكي.

 خط أنابيب الكلمة الإكتشاف

في الآونة الأخيرة، ARM وجامعة ستانفورد لفتح ما قبل التدريب نماذج TensorFlow ومدوناتها تحديد الكلمة الصوتية، ونشرت النتائج في ورقة مرحبا الحافة: كلمة الإكتشاف على ميكروكنترولر في.

تحتوي المكتبة على نموذج مفتوحة المصدر TensorFlow والتدريب النصوص المستخدمة في ورقة.

في ورقة، وأظهر الباحثون أيضا مختلفة أبنية الشبكة العصبية، ويشمل DNN، CNN، LSTM الأساسية، LSTM، GRU، CRNN وDS-CNN، وإضافة هذه المخططات إلى ما قبل التدريب نموذج.

قبل تدريب نموذج العنوان:

https://github.com/ARM-software/ML-KWS-for-MCU/tree/master/Pretrained_models

ملخص

في الدراسة، قيم الباحثون هندسة الشبكات العصبية، وKWS تعمل على متحكم محدودة الموارد. قاموا بتدريب مجموعة متنوعة من الشبكة العصبية العمارة البديل، ومقارنة دقة وتخزين متغير / احتياجات بين الجسم الحوسبة.

 دقة نموذج الشبكة العصبية

ووجد الباحثون أنه من دون فقدان الدقة، وتحسين هذه البنى الشبكة العصبية تخزين قابلة للحياة الحسابية متحكم محدودة الموارد.

بحث الباحثون كذلك العمارة DS-CNN، وتمت مقارنة أخرى أبنية الشبكة العصبية.

وأظهرت النتائج أن أعلى دقة العمارة DS-CNN، 95.4، من المعلمة مماثلة من دقة فائقة DNN نموذج من حوالي 10.

 البحث حدودي فائقة من أفضل الشبكات العصبية

المعلومات ذات الصلة

تحميل ورقة:

https://arxiv.org/pdf/1711.07128.pdf

مشروع العناوين كود:

https://github.com/ARM-software/ML-KWS-for-MCU

- انتهى -

التوظيف الصادق

المكدسة تقوم بتجنيد محرر / مراسل، ومقرها في تشونغ قوان تسون في بكين. نتوقع الموهوبين والطلاب المتحمسين للانضمام إلينا! مزيد من التفاصيل، يرجى و qubit عدد الجمهور (QbitAI) واجهة الحوار والرد "تجنيد" كلمة.

و qubit QbitAI عناوين على التوقيع

' " تتبع تقنيات AI دينامية جديدة والمنتجات