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      张飞软硬开源基于STM32 BLDC直流无刷电机驱动器开发视频套件,??戳此立抢??

      谷歌全神经元的设备端语音识别器再推新品

      中国人工智能学会 ? 2019-03-28 17:33 ? 次阅读

      在近二十年来,尤其是引入深度学习以后,语音识别取得了一系列重大突破,并一步步走向市场并搭载到消费级产品中。然而在用户体验上,「迟钝」可以算得上这些产品最大的槽点之一,这也意味着语音识别的延迟问题已经成为了该领域?#33455;控?#24453;解决的难点。日前,谷歌推出了基于循环神经网络变换器(RNN-T)的全神经元设备端语音识别器,能够很好?#20127;?#20915;目前语音识别所存在的延迟难题。谷歌?#27493;?#36825;项成果发布在了官方博客上。

      2012 年,语音识别?#33455;?#34920;明,通过引入深度学习可以显著提高语音识别准确率,因此谷歌?#27493;显?#22320;在语音搜索等产品中采用深度学习技术。而这也标志着语音识别领域革命的开始?#22909;?#19968;年,谷歌都开发出了从深度神经网络(DNN)到循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、卷积网络(CNNs)等一系列新的架构,进一步地提高了语音识别的质量。然而在此期间,延迟问题依旧是该领域需要攻克的主要难点——当语音助手能够实现快速回答问题时,用户会?#33455;?#23427;有帮助得多。

      日前,谷歌正式宣布推出端到端、全神经元的设备端语音识别器,为 Gboard 中的语音输入提供支持。在谷歌 AI 最近的一篇论文《移动设备的流媒体端到端语音识别》(Streaming End-to-End Speech Recognition for Mobile Devices,论文阅读地址:https://arxiv.org/abs/1811.06621)中,其?#33455;客?#38431;提出了一种使用循环神经网络变换器(RNN-T,https://arxiv.org/pdf/1211.3711.pdf)技术训练的模型,该技术也足够精简可应用到手机端上。这就意味着语音识别不再存在网络延迟或?#25910;?#38382;题——新的识别器即便处于离线状态也能够运行。该模型处理的是?#22336;?#27700;平的语音识别,因?#35828;?#20154;在说话时,它会逐个?#22336;?#22320;输出单词,这就跟有人在实时键入你说的话一样,同时还能达到你对键盘听写系统的预期效果。

      谷歌全神经元的设备端语音识别器再推新品

      该?#32423;?#27604;了识别同一句语音时,服务器端语音识别器(左边)以及新的设备端语音识别器(右边)的生成情况。

      关于语音识别的一点历史

      传统而言,语音识别系统由几个部分组成:一个将语音分割(一般为 10 毫秒的框架)?#25104;?#21040;音素的声学模型;一个将因素合成单词的发音模型;以及一个表达给定短语可能性的语言模型。在早期的系统中,对这些组成部分的优化都是单独进行的。

      在 2014 年左右,?#33455;?#20154;员就开始重点训练单个神经网络,来直接将一个输入语音波形?#25104;?#21040;一个输出句子。?#33455;?#20154;员采用这种通过给定一系列语音特征生成一系列单词或字母的序列到序列(sequence-to-sequence)方法开发出了「attention-based」(https://arxiv.org/pdf/1506.07503.pdf)和「listen-attend-spell」(https://arxiv.org/pdf/1508.01211.pdf)模型。虽然这些模型在准确率上表现很好,但是它们一般通过回顾完整的输入序列来识别语音,同时当输入进来的时候也无法让数据流输出一项对于实时语音转录必不可少的特征。

      与此同时,当时的一项叫做 CTC(connectionist temporal classification)的技术帮助将生产式识别器的延迟时间减半。事实证明,这项进展对于开发出 CTC 最新版本(改版本可以看成是 CTC 的泛化)中采用的 RNN-T 架构来说,是至关重要的一步。

      循环神经网络变换器(RNN-T)

      RNN-T 是不采用注意力机制的序列到序列模型的一?#20013;?#24335;。与大多数序列到序列模型需要处理整个输入序列(本文案例中的语音波形)以生成输出(句子)不同,RNN-T 能?#20013;?#22320;处理输入的样本和数据流,并进行符号化的输出,这?#22336;?#21495;化的输出有助于进行语音听写。在谷歌?#33455;?#20154;员的实现中,符号化的输出就是字母表中的?#22336;?#24403;人在说话时,RNN-T 识别器会逐个输出?#22336;?#24182;进行?#23454;?#30041;白。在这一过程中,RNN-T 识别器还会有一条反馈路径,将模型预测的符号输回给自己以预测接下来的符号,具体流程如下图所示:

      谷歌全神经元的设备端语音识别器再推新品

      RNN-T 的表示:用 x 表示输入语音样本;用 y 表示预测的符号。预测的符号( Softmax 层的输出)y(u-1 )通过预测网络被输回给模型,确保预测同时考虑到当前的语音样本以及过去的输出。预测和解码网络都是 LSTM RNN,联合的模型则是前馈网络(feedforward network ,相关论文查看地址:https://www.isca-speech.org/archive/Interspeech_2017/pdfs/0233.PDF)。预测网络由 2 个拥有 2048 个单元的层和 1 个有着 640 个维度的投射层组成。解码网络则由 8 个这样的层组成。图源:Chris Thornton

      有效地训练这样的模型本来就已经很难了,然而使用谷歌开发的这项能够进一步将单词错误率减少 5% 的新训练技术,对计算能力也提出了更高的要求。?#28304;耍?#35895;歌开发了一?#21046;?#34892;实现的方法,让 RNN-T 的损失函数能够大批地在谷歌的高性能?#30772;?#21488; TPUv2 芯片上高效运行。

      离线识别

      在传统的语音识别引擎中,上文中提到的声学、发音和语言模型被「组合」成一个边缘用语音单元及其概率标记的大搜索图(search graph)。在给定输入信号的情况下,当语音波形抵达识别器时,「解码器」?#31361;?#22312;图中搜索出概率最大的路径,并读出该路?#31471;?#37319;用的单?#24066;?#21015;。一般而言,解码器假设基础模型由 FST(Finite State Transducer)表示。然而,尽管现在已经?#33455;?#23494;的解码技术,但是依旧存在搜索图太大的问题——谷歌的生成式模型的搜索图大小近 2GB。由于搜索图无法轻易地在移动电话上托管,因此采用这种方法的模型只有在在线连接的情况中才能正常工作。

      为了提高语音识别的有效性,谷歌?#33455;?#20154;员?#25925;?#22270;通过直接将在设备上托管新模型来避免通信网络的延迟及其固有的不可靠性。因此,谷歌提出的这一端到端的方法,不需要在大型解码器图上进行搜索。相反,它采取对单个神经网络进行一系列搜索的方式进行解码。同时,谷歌?#33455;?#20154;员训练的 RNN-T 实现了基于服务器的传统模型同样的准确度,但是该模型大小仅为 450MB,本质上更?#29992;?#38598;、更加智能地利用了?#38382;?#21644;打包信息。不过,即便对于如今的智能手机来说,450 MB 依?#21830;?#22823;了,这样的话当它通过如此庞大的网络进行网络信号传输时,速度?#31361;?#21464;得很慢。

      ?#28304;耍?#35895;歌?#33455;?#20154;员通过利用其于 2016 年开发的?#38382;?#37327;化( parameter quantization )?#31361;?#21512;内核(hybrid kernel )技术(https://arxiv.org/abs/1607.04683),来进一步缩小模型的大小,并通过采用 ensorFlow Lite 开发库中的模型优化工具包来对外开放。与经过训练的浮点模型相比,模型量化的?#39038;?#39640;出 4 倍,运行速度也提高了 4 倍,从而让 RNN-T 比单核上的实时语音运行得更快。经过?#39038;?#21518;,模型最终缩小至 80MB。

      谷歌全新的全神经元设备端 Gboard 语音识别器,刚开始仅能在使用美式英语的 Pixel 手机上使用。考虑到行?#30331;?#21183;,同时随着专业化硬件和算法的融合不?#26174;?#24378;,谷歌表示,希望能够将这一技术应用到更多语?#38498;?#26356;广泛的应用领域中去。

      原文标题:语音识别如何突破延迟瓶?#20445;?#35895;歌推出了基于 RNN-T 的全神经元设备端语音识别器

      文章出处:【微信号:CAAI-1981,微信公众号:中国人工智能学会】?#38431;?#28155;加关注!文章转载请注明出处。

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      ?#29616;?#32654;国专利商标局公开了一份新专利,其中曝光了曾被报道在秘密研发中的谷歌AR头显。
      的头像 AR联盟 发表于 04-12 09:50 ? 338次 阅读
      谷歌神秘AR头显曝光,具有组合器和微显示系统的AR头显的潜在设计

      TensorFlow和PyTorch框架的几个重要发展

      在最大的搜索引擎上进行网络搜索是衡量受?#38431;?#31243;度的一个标准。我们查看了过去一年谷歌趋势的搜索历史。我们....
      的头像 人工智能 发表于 04-11 12:01 ? 356次 阅读
      TensorFlow和PyTorch框架的几个重要发展

      量子计算机发展到50个量子位时能实现“量子称霸”

      “利用量子叠加原理和量子不可分割性,除了做经典信息的安全传输,也可以做所谓的量子隐形传态的传输,用这....
      的头像 人工智能 发表于 04-10 14:24 ? 508次 阅读
      量子计算机发展到50个量子位时能实现“量子称霸”

      谷歌又要开始做机器人了

      谷歌的机器人项目曾经有一手好牌:“Android之?#28014;?#23433;迪·鲁宾(Andy Rubin),类人机器人....
      的头像 机器人大讲堂 发表于 04-10 11:08 ? 512次 阅读
      谷歌又要开始做机器人了

      谷歌今日起关闭宣布Google+ ,是什么杀死了Google+?

      Google+实行严格的?#24471;?#25919;策,禁止使用假名或网名的人士进行注册。
      的头像 企业通信D1net 发表于 04-09 15:19 ? 542次 阅读
      谷歌今日起关闭宣布Google+ ,是什么杀死了Google+?

      GAN之父?#23588;?#33529;果的“特别项目组?#20445;?#35895;歌损失巨大

      Ian Goodfellow【网易智能讯 4月5日消息】据CNBC报道,谷歌人工智能(AI)领域的顶....
      发表于 04-09 14:04 ? 67次 阅读
       GAN之父?#23588;?#33529;果的“特别项目组?#20445;?#35895;歌损失巨大

      智能机器“实干家”正在到来!谷歌能否以合乎伦理道德的方式制造智能机器?

      最近,谷歌人工智能?#33455;?#20154;员制造了一个简单的机器人?#30452;郟?#23427;能理解抛物体的物理原理,这比你想象的更令人印....
      的头像 人工智能学家 发表于 04-09 10:56 ? 558次 阅读
      智能机器“实干家”正在到来!谷歌能否以合乎伦理道德的方式制造智能机器?

      汽车工业和硅谷正在为争夺最后一块未被征服的屏幕的控制权而斗争

      汽车制造商还必须注意驾驶员的注意力分散,并确保系统在各种条件下工作。J.D.Power 全球汽车副总....
      的头像 人工智能学家 发表于 04-09 10:44 ? 602次 阅读
      汽车工业和硅谷正在为争夺最后一块未被征服的屏幕的控制权而斗争

      谷歌计划在中国台湾建设一个新的研发中心

      新的研发中心将设在TPARK,预计于2020年底完工,将容纳谷歌目前在中国台湾的所有研发和工程技术人....
      的头像 AR联盟 发表于 04-08 17:12 ? 1337次 阅读
      谷歌计划在中国台湾建设一个新的研发中心

      谷歌正低调重组雄心勃勃,但陷入困境的机器人项目

      此前负责该项目的高管因为性骚扰指控而被迫离开了公?#23613;?/div>
      的头像 中国人工智能学会 发表于 04-08 16:04 ? 531次 阅读
      谷歌正低调重组雄心勃勃,但陷入困境的机器人项目

      谷歌新成立的AI伦理委员会已经正式宣告解散, AI伦理问题何去何从

      谷歌?#33322;?#25955;不意味着倒退,但我们不得不这么做。
      的头像 电子发烧友网工程师 发表于 04-08 15:24 ? 381次 阅读
      谷歌新成立的AI伦理委员会已经正式宣告解散, AI伦理问题何去何从

      谷歌?#35789;?4岁 AI新生代领袖

      在人工智能领域, Ian Goodfellow 是当之无愧的新生代领袖。
      的头像 电子发烧友网工程师 发表于 04-08 15:04 ? 479次 阅读
      谷歌?#35789;?4岁 AI新生代领袖

      生成对抗网络之父伊恩·古德费洛正式宣?#25216;用?#33529;果

      生成对抗网络之?#28014;?#21069;谷歌大脑著名科学家 Ian Goodfellow 正式宣?#25216;用?#33529;果,他将在苹果公....
      的头像 人工智能学家 发表于 04-08 11:10 ? 491次 阅读
      生成对抗网络之父伊恩·古德费洛正式宣?#25216;用?#33529;果

      基于labview的语音识别

      1系统概述语音识别技术是二十世纪信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。语音识别是一门交叉学科,语音识别正逐步成为信息技术...
      发表于 03-10 22:00 ? 257次 阅读
      基于labview的语音识别

      语音合成芯片与语音芯片对比

      目前市面上的可发声芯片分为两大类:语音合成芯片与语音芯片。在?#23548;?#24320;发语音终端产品工作中,有很多的研发人员在这两类芯片的认...
      发表于 03-08 17:26 ? 2783次 阅读
      语音合成芯片与语音芯片对比

      好奇~!谷歌的 Edge TPU 专用 ASIC 旨在将机器学习推理能力引入边缘设备

      在去年于旧金山召开的 Google Next 大会上,Injong Rhee 通过主题演?#25165;?#38706;了谷歌公司的两款全新硬件产品:一款开发单片,外加...
      发表于 03-05 21:20 ? 315次 阅读
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      基于TI嵌入式语音识别库的TIDEP0066参考设计

      基于 C5535 eZdsp? 的语音识别参考设计 描述 TIDEP0066 参考设计采用 TI 嵌入式语音识别 (TIesr) 库,突出了 C...
      发表于 03-01 09:52 ? 303次 阅读
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      智能语音?#23588;?#23478;电大战,市场格?#20013;?#25104;尚早

        Alexa支持的设备在美国的智能语音市场占据了61%的份额;紧随其后的GoogleAssistant,?#21152;?4%的份额。   当“HeyGo...
      发表于 01-26 09:26 ? 692次 阅读
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      【PYNQ-Z2申请】基于pynq的语音识别和新闻报道系统

      项目名称:基于pynq的语音识别和新闻报道系统 试用计划:申请理由 本人在Zynq如那件无线电方向有三年多的学习和开发经验,曾...
      发表于 12-19 11:38 ? 432次 阅读
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      求简单经济的语音识别方案

      我想做个智能LED灯,只要识别简单的“开”“关”语音即可,求各位大佬推荐个方案 ...
      发表于 11-19 09:04 ? 261次 阅读
      求简单经济的语音识别方案

      CYW9439x平台是否支持语音识别?

      CYW9439平台支持语音识别吗?如果没有,有没有计划将语音识别软件添加到SDK? 以上来自于百度翻译    ...
      发表于 11-05 14:21 ? 218次 阅读
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      ReSpeaker语音识别

      Seeed的ReSpeaker是一个语音识别界面,可以让你破解周围的东西,从家用电器到办公室的东西,以及配备互联网的设备。 ReSp...
      发表于 11-01 15:46 ? 635次 阅读
      ReSpeaker语音识别

      BC009本地智能语音识别模块

      BC009 本地智能语音识别模块 1、产品特征 2 1 米内识别率 90%以上 2 可以通过语音指令控制输出 2 可以通过单片机串口...
      发表于 10-26 14:49 ? 448次 阅读
      BC009本地智能语音识别模块
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