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Google技术工程师打造低成本语音识别芯片,颠覆人工AI

发布日期:[2019-07-10 17:03]    共阅[]次

谷歌工程师皮特·沃登(Pete Warden)在英国举行的反垄断研究峰会论坛上表示,他希望用只有50美分的超低成本语音识别芯片、硬币大小的电池,足已维持一年的电力,组合简单的人工智能算法,可以迅速普及语音识别产品。

据麻省理工学院技术评论(MIT Technology Review)报道称,这种超廉价的语音识别芯片可以用来生产廉价的对话娃娃儿童玩具或简单的家用电器,比如可以由语音驱动的灯。在工业应用中,芯片可以识别农田里不寻常的声音。

waren是Google的云端人工智能工具的开发行为和嵌入式应用程序,被称为tensorflow,在开发过程中发现亚马逊的ai助手Alex在电池供电的简单芯片上运行,频率只有几百兆赫是不够的,原因是 Alexa 必须辨识许多不同的声音,而且因为大多数语音识别 AI 工具使用的神经网络资源匮乏,这就是为什么 Alexa 必须将处理任务交给云端的原因。

为了改善上述问题,waren限制问题的问法,例如,只使用开、关、运行、终止等字眼,放弃一般的语音识别算法,将一个语音剪成短篇电影,计算各个片段的频率内容,随后一个接一个排布每一频段图, 以创建一个频段內容与時间的三维线图形,并运用视觉系统识别计算方法来识别英语单词的特有记号。

第一次尝试分析一秒钟的音频片段需要800万次计算,准确率为89%。这可以用现代智能手机操作,交互速度足够快。这种方法比将计算过程发送到云中要好,但是在低功耗芯片上性能很差。后来,开发团队参考了帮助Android手机短语识别的算法技术后,系统只需执行75万次计算,就能达到85%的分析精度,研究小组已经在TensorFlow网站上发布了代码供其他人使用,他们打算将其应用到类似于单芯片微控制器Arduino的较小芯片上。

但英国剑桥大学前人工智能研究员托尼·罗宾逊认为,低成本策略可能有助于推广语音识别产品,但用户不太可能遵守时间表,大多数人不耐烦使用高度限制性的指令。觉得功率有点高一些,可以处置更多语言表达能力的心片, 可能更合适顾客运用。 




 

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