Mozilla развивает свою систему распознавания речи
21 июля 2017 года
В рамках проекта по развитию собственной открытой системы распознавания речи компания Mozilla ввела в строй сервис Common Voice (Архивная копия от 27 февраля 2020 на Wayback Machine), нацеленный на организацию совместной работы по накоплению базы голосовых шаблонов, учитывающей всё разнообразие голосов и манер речи. Пользователям предлагается озвучить выводимые на экран фразы или поучаствовать в оценке качества данных, добавленных другими пользователями.
Целью инициативы является накопление 10 тысяч часов c записями различного произношения типовых фраз человеческой речи. На основе полученных данных будет сформирована открытая и бесплатная база данных, которую без ограничений можно будет использовать в системах машинного обучения и в исследовательских проектах. В текущем виде база Common Voice формируется только для английского языка, но в дальнейшем планируется запустить аналогичные проекты по сбору голосовой информации и для других языков.
Подготовленная в Mozilla база может оказаться полезной и для других открытых проектов в области распознавания речи, таких как Sphinx, Kaldi, VoxForge, ISIP, HTK и Julius (Архивная копия от 20 октября 2020 на Wayback Machine). В настоящее время исследователям и разработчикам доступны только ограниченные наборы, а стоимость полноценных коллекций голосовых выборок исчисляется десятками тысяч долларов, что сильно тормозит независимые исследования в области распознавание речи.
Сервис запущен как дополнение к более глобальному проекту (Архивная копия от 29 октября 2020 на Wayback Machine), в рамках которого планируется выпустить полностью свободную систему распознавания речи, которая использует современные методы машинного обучения. В отличие от уже имеющихся решений проект Mozilla подразумевает построение и открытие качественной модели для систем машинного обучения, а также реализацию расширенных алгоритмов для более точного выделения речи при наличии постороннего шума. В основе проекта Mozilla лежит движок DeepSpeech, созданный с использованием открытой компанией Google платформы машинного обучения TensorFlow. DeepSpeech реализует в коде одноимённую архитектуру распознавания речи, предложенную исследователями из компании Baidu.
DeepSpeech значительно проще традиционных систем и при этом обеспечивает более высокое качество распознавания при наличии постороннего шума. Из достоинств также отмечается отсутствие необходимости подключения отдельных компонентов для моделирования различных отклонений, таких как шум, эхо и особенности речи. DeepSpeech не использует традиционные акустические модели и концепцию фонем, вместо которых предлагается использовать хорошо оптимизированную систему машинного обучения на основе нейронной сети. Что касается качества распознавания, то DeepSpeech демонстрирует заметно более низкий уровень ошибок, по сравнению с коммерческими системами Google Speech, Bing Speech и Apple Dictatio.
Обратной стороной DeepSpeech является то, что для получения качественного распознавания данная архитектура требует большого объёма разнородных данных для осуществления обучения (недостаточно просто диктовки фраз в студии, нужны варианты в реальных условиях с разными голосами, шумами, фоновой речью, акцентом и т.п.). Уже существующие открытые проекты, такие как LibriSpeech, накопили базу в примерно 1 тысячу часов стенографированной речи, в то время как для достижения приемлемого уровня ошибок в DeepSpeech требуется как минимум 10 тысяч часов. Кроме того, данные LibriSpeech в основном отражают только каноническое произношение носителем языка, в то время как проект Mozilla пытается охватить любые произношения и обеспечить хороший уровень распознавания английского языка не только для американцев и англичан.
Для использования распознавания речи в online-приложениях и на мобильных устройствах Mozilla разрабатывает систему Pipsqueak, представляющую собой серверное решение на основе архитектуры DeepSpeech. Для взаимодействия с движком планируется использовать Web Speech API. При этом движок будет достаточно легковесным и способным работать даже на портативных системах, таких как Raspberry Pi 3.
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.
