Facebook открыл систему распознавания речи Wav2Letter
1 января 2018 года
Facebook опубликовал проект Wav2Letter, в котором открыл наработки, связанные с распознаванием речи, созданные в лаборатории искусственного интеллекта Facebook AI Research. Wav2Letter сочетает простоту и высокую эффективность преобразования речи в текст. Код оформлен в виде модулей к библиотеке глубинного машинного обучения Torch, написанных на языке Lua и распространяемых под лицензией BSD. Для обработки звука применяется библиотека Libsndfile, а для цифровой обработки сигналов при помощи дискретного преобразования Фурье - FFTW. Поставляются готовые натренированные модели для английского языка.
Опубликованный код содержит реализацию архитектуры, основанной на использовании акустической модели и графа декодирования, созданных при помощи системы машинного обучения на базе свёрточной нейронной сети. Система использует посимвольный метод разбора, не требующий предварительного разделения фонем при проведении машинного обучения. В Wav2Letter применяется техника автоматического сегментирования, которая позволяет обучить систему на основе записи звука и текстовой транскрипции, без дополнительных аннотаций.
Для работы декодировщика требуется только список слов и языковая модель - весовые характеристики букв выделяются из акустической модели, без необходимости подключения словарей фонетической лексики. Для ускорения проведения обучения поддерживается задействование GPU NVIDIA (CUDA) или кластерных систем (OpenMPI и TorchMPI).
При проверке на тестовом наборе LibriSpeech система показала одни из лучших результатов по уровню ошибок при разборе как чистой (уровень ошибок 4.8%), так и запутанной (уровень ошибок 14.5%) речи. Для сравнения, уровень ошибок при распознавании человеком оценивается в 5.83%, а уровень ошибок при работе Mozilla Voice составляет 6.5%, Google Speech - 6.64%, wit.ai - 7.94%, Bing Speech - 11.73%, Apple Dictation - 14.24%.
Источники
править
Любой участник может оформить статью: добавить иллюстрации, викифицировать, заполнить шаблоны и добавить категории.
Любой редактор может снять этот шаблон после оформления и проверки.
Комментарии
Если вы хотите сообщить о проблеме в статье (например, фактическая ошибка и т. д.), пожалуйста, используйте обычную страницу обсуждения.
Комментарии на этой странице могут не соответствовать политике нейтральной точки зрения, однако, пожалуйста, придерживайтесь темы и попытайтесь избежать брани, оскорбительных или подстрекательных комментариев. Попробуйте написать такие комментарии, которые заставят задуматься, будут проницательными или спорными. Цивилизованная дискуссия и вежливый спор делают страницу комментариев дружелюбным местом. Пожалуйста, подумайте об этом.
Несколько советов по оформлению реплик:
- Новые темы начинайте, пожалуйста, снизу.
- Используйте символ звёздочки «*» в начале строки для начала новой темы. Далее пишите свой текст.
- Для ответа в начале строки укажите на одну звёздочку больше, чем в предыдущей реплике.
- Пожалуйста, подписывайте все свои сообщения, используя четыре тильды (~~~~). При предварительном просмотре и сохранении они будут автоматически заменены на ваше имя и дату.
Обращаем ваше внимание, что комментарии не предназначены для размещения ссылок на внешние ресурсы не по теме статьи, которые могут быть удалены или скрыты любым участником. Тем не менее, на странице комментариев вы можете сообщить о статьях в СМИ, которые ссылаются на эту заметку, а также о её обсуждении на сторонних ресурсах.
