Néhány hónappal ezelőtt az Amazon részletezett számos olyan problémát, amelyek megakadályozták, hogy az Alexa pontos választ adjon, amikor a felhasználók felébresztették a virtuális asszisztenst bizonyos TV-modellekben, internetes vagy rádiós hirdetésekben. Hiszen itt az a fő kérdés, hogy az Amazon hangsegédje hogyan tudja hatékonyan kiszűrni a környezet háttérzajt, hogy pontosabb visszajelzést adjon a felhasználóknak. A közelmúltban egy blogbejegyzésben és a kapcsolódó kutatási cikkben, az End-to-End Anchorred Speech Recognition néven, az Amazon mérnökei konkrétan bemutattak egy új, mesterséges intelligencián alapuló zajszigetelési technikát, amely 15%-kal javíthatja az Alexa hangfelismerését és parancsait. A rendszer működésével kapcsolatos részletesebb információk várhatóan az év folyamán Brightonban megrendezésre kerülő Nemzetközi Akusztikai, Beszéd- és Jelfeldolgozási Konferencián kerülnek bemutatásra.
„Valójában mindig úgy igyekszünk javítani Alexa teljesítményén, hogy megtanítjuk neki, hogyan „figyelmen kívül hagyja” azokat a parancsokat, amelyeket nem neki szántak, vagyis tudja, hogyan válassza ki a parancsokat a környező környezetből kiszűrődő számtalan zaj közül. Ehhez feltételezzük, hogy a hangszóró aktivál egy Alexa-kompatibilis eszközt egy bizonyos ébresztőszó kimondásával – általában „Alexa”. környezet. Alapvetően technikánk segít abban, hogy gyorsan „elfogjon” olyan hangokat, amelyek ébrenléti szavak lehetnek (általában intonáció vagy fonémák hasonlósága alapján), és összehasonlítjuk őket ébrenléti szavakkal. Szabvány a mondatok pontos azonosításához. Ezután azt a mondatot, amelynek elemei a legjobban egyeznek a szokásos ébresztőszóval, az Alexa parancsként fogja fel, míg a többi mondatot háttérzajnak tekinti" - mondta Xin Fan, a projektért felelős tudóscsoport vezetője. Alexa AI elmagyarázza.
Ahelyett, hogy egy külön mesterséges intelligencia rendszert tanítottak volna a háttérzaj és az ébresztő szavak megkülönböztetésére, Xin Fan és munkatársai egyesítették a szóillesztési mechanizmusukat egy intelligencia alapú beszédfelismerő modellel. A tudósok a dekóder mesterséges intelligencia architektúrájának két variációját tesztelték egymás után – vagyis olyan architektúrát használva, amely feldolgozza a bemeneti adatokat (az audiojel ezredmásodperces pillanatfelvételei), hogy megfelelő kimeneti szekvenciát állítsanak elő (a hang fonemikus megjelenítése) – és , mint a legtöbb hagyományos kódoló-dekódolási technikánál, a kódoló komponens a bemeneti adatokat vektor rögzített hosszúságú (számsorozat) összegzi, és kimeneti adatokká alakítja. Mindeközben egy speciális figyelemmechanizmus, amely „kiképzett" a környező környezet egy vagy több beszédláncában lévő ébresztőszavak néhány alapvető jellemzőjének észlelésére, lesz felelős a halmaz „irányításáért". A dekódolás nagyobb figyelmet fordít a vektor ezen jellemzőire.
Egy kísérlet során a kutatók megtanították az egyik mesterséges intelligencia-modelljüket, hogy nagyobb hangsúlyt fektessenek a szavak kiejtésének felismerésére, először egy olyan komponens hozzáadásával, amely közvetlenül hasonlította össze a szavak hangjait. Wake word különféle kiejtéssel, majd ezeket az adatokat egy másik különálló kiejtés bemeneteként használja fel. komponens, amelyet arra tanítottak, hogy tömörítse a kódolóvektor bitjeit. Az eredmények érdekesek voltak, ez a modell 15%-hoz képest 13%-ra csökkentette a hibaarányt.
A vadászok gyakran éjszaka vadásznak, ezért észlelésükre drónokra szerelt infravörös kamerákat használnak. A probléma az, hogy mivel az orvvadász és az állat is hőt bocsát ki, nehéz lehet pontosan azonosítani őket.
Képzelje el, hogy alvás közben is válaszol az ügyfelek kérdéseire. Íme, mit tehetnek az ingyenes mesterséges intelligencia chatbotok az Ön webhelyén.
Japán elöregedő és csökkenő népessége miatt az országból jelentős számú fiatal munkaerő hiányzik, különösen a szolgáltatási szektorban.
A Character.AI, a Generatív mesterséges intelligencia és a chatbot technológiára összpontosító startup állítólag tárgyalásokat folytat olyan finanszírozás megszerzéséről, amely több mint 5 milliárd dollár értékben érheti el a céget.
A VIII. Henrik az angol irodalom történetének egyik legklasszikusabb darabja, amelyet két híres szerző, William Shakespeare és John Fletcher írt 1623-ban.
Egy YouTuber és egy brazíliai mérnök, Lucas Rizzotto a közelmúltban megosztotta a Twitteren azt a történetet, hogy megvalósította képzeletbeli barátját – egy mikrohullámú sütőt a házban, aki mesterséges intelligenciát használ, de élete "egyik legfélelmetesebb élményét" kapta.
A kutatók felfedezték, hogy a webkamerák és az okostelefonok kamerái kombinálhatók speciális mesterséges intelligencia-algoritmusokkal, hogy rendkívül hatékony távoli személyes egészségfigyelő rendszerként működjenek.
Úgy tűnik, hogy a modern élet egyre negatívabb hatással van az emberi kapcsolatokra.
Az élgráfokon alapuló összetett neurális hálózati architektúra segítségével a Google Brain mesterséges intelligencia modellje az emberi időnek csupán töredéke alatt képes alaprajzokat megtervezni.
A Python számos nagy könyvtárral és keretrendszerrel rendelkezik, amelyek kényelmesek a kódíráshoz és a számítástechnika fejlesztéséhez. A Docs.NeoTechSystems felkéri Önt, hogy beszéljen néhány hasznos Python-eszközről mind a gépi tanulási, mind az adattudományi alkalmazásokhoz.
