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降低演算法複雜度 DS-CNN精準關鍵字萃取

文‧Yundong Zhang/Naveen Suda/Liangzhen Lai/Vikas Chandra 發布日期:2018/07/12 關鍵字:DS-CNN

隨著人聲啟動的虛擬助理,例如蘋果Siri、亞馬遜Alexa、微軟Cortana與Google Assistant的使用越來越為廣泛,人聲已經成為人們每天與電子產品互動的方式。人們比以前更常對裝置說話,並使用語音來啟動搜尋、發出指令,甚至進行購買行為。

為何使用聲音來控制電子裝置是個好主意?其實有幾個原因,用說的幾乎永遠比用打字的來得更為便利,且用聲音啟動,意謂著可以完全不用動到雙手,便能控制電子裝置。這些裝置即使沒有顯示螢幕,仍然能擁有高度直覺的使用者介面,而且在不便使用鍵盤的艱困環境中,仍然可以運作。

在開發人聲啟動機制時,設計師發現依據人腦功能塑造的神經網路(Neural Networks),比傳統語音處理網路更瞭解我們。部份原因是,也稱為「深度學習」演算法的神經網路,可加以訓練並從經驗中學習,因此它們經過一段時間後,會變得更為精準。

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