У области вештачке интелигенције, посебно у области модела обуке за уочавање кључних речи, може се размотрити неколико алгоритама. Међутим, један алгоритам који се истиче као посебно погодан за овај задатак је конволуциона неуронска мрежа (ЦНН).
ЦНН-ови су широко коришћени и показали се успешним у различитим задацима компјутерског вида, укључујући препознавање слика и детекцију објеката. Њихова способност да ефикасно ухвате просторне зависности и науче хијерархијске репрезентације чини их одличним избором за уочавање кључних речи, где је циљ да идентификују специфичне речи или фразе унутар датог уноса.
Архитектура ЦНН-а се састоји од више слојева, укључујући конволуционе слојеве, слојеве удруживања и потпуно повезане слојеве. Конволуцијски слојеви врше екстракцију карактеристика применом скупа филтера који се могу научити на улазне податке. Ови филтери откривају различите обрасце и карактеристике у подацима, као што су ивице, углови или текстуре. Обједињавање слојева затим смањује просторне димензије издвојених карактеристика, задржавајући њихове важне карактеристике. Коначно, потпуно повезани слојеви комбинују карактеристике које су научили претходни слојеви и дају коначна предвиђања.
Да бисте обучили ЦНН за уочавање кључних речи, потребан је означени скуп података који се састоји од аудио узорака и њихових одговарајућих кључних речи. Аудио узорци се могу конвертовати у спектрограме, који су визуелни прикази фреквенцијског садржаја аудио сигнала током времена. Ови спектрограми служе као улаз за ЦНН.
Током процеса обуке, ЦНН учи да препозна обрасце и карактеристике у спектрограмима који указују на присуство кључних речи. Ово се постиже итеративним процесом оптимизације који се назива пропагација уназад, где мрежа прилагођава своје тежине и предрасуде како би минимизирала разлику између својих предвиђања и основних ознака истине. Оптимизација се обично изводи коришћењем алгоритама заснованих на градијентном спуштању, као што су стохастички градијентни спуштање (СГД) или Адам.
Када се ЦНН обучи, може се користити за уочавање кључних речи у новим аудио узорцима тако што ће их пренети кроз мрежу и испитати излаз мреже. Излаз може бити дистрибуција вероватноће преко скупа унапред дефинисаних кључних речи, што указује на вероватноћу да ће свака кључна реч бити присутна у улазу.
Вреди напоменути да учинак ЦНН-а за откривање кључних речи у великој мери зависи од квалитета и разноликости података о обуци. Већи и разноврснији скуп података може помоћи мрежи да боље генерализује невидљиве узорке и побољша своју тачност. Поред тога, технике као што је повећање података, где се подаци о обуци вештачки проширују применом насумичних трансформација, могу додатно побољшати перформансе ЦНН-а.
Алгоритам конволуционе неуронске мреже (ЦНН) је веома погодан за моделе обуке за уочавање кључних речи. Његова способност да ухвати просторне зависности и научи хијерархијске репрезентације чини га ефикасним у идентификацији специфичних речи или фраза у аудио узорцима. Коришћењем означених спектрограма као улаза и оптимизацијом мреже путем пропагације уназад, ЦНН може бити обучен да препозна обрасце који указују на присуство кључних речи. Перформансе ЦНН-а могу се побољшати коришћењем разноврсног и проширеног скупа података за обуку.
Остала недавна питања и одговори у вези ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг:
- Шта је текст у говор (ТТС) и како функционише са АИ?
- Која су ограничења у раду са великим скуповима података у машинском учењу?
- Може ли машинско учење да пружи неку дијалошку помоћ?
- Шта је ТенсорФлов игралиште?
- Шта заправо значи већи скуп података?
- Који су неки примери хиперпараметара алгоритма?
- Шта је ансамбл учење?
- Шта ако одабрани алгоритам машинског учења није прикладан и како се може побринути да изаберете прави?
- Да ли моделу машинског учења треба надзор током обуке?
- Који су кључни параметри који се користе у алгоритмима заснованим на неуронским мрежама?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг