Речевые технологии яндекса для


Речевые технологии яндекса для


Речевые технологии яндекса для

Созданную в Яндексе систему распознавания и семантического анализа речи SpeechKit теперь использует Елена — виртуальный. Пусть слово «Яндекс» состоит из набора фонем, скажем, [й][а][н][д][э][к][с]. . текста с помощью новых речевых технологий от Яндекса. Комплекс речевых технологий Яндекса, который включает распознавание и синтез речи, голосовую активацию и выделение смысловых объектов в  ‎ SpeechKit Cloud · ‎ JavaScript API · ‎ Mobile SDK · ‎ Box. Технологию Yandex SpeechKit «Яндекс» запустил в году. На настоящий . И речевые движки с АПИ: psychiatry-nn.ru 2.


Речевые технологии яндекса для

Только полноправные Речевые технологии яндекса для могут оставлять комментарии. TM Feed Хабрахабр Речевые технологии яндекса для Тостер Мой круг Фрилансим. Хабрахабр Дял Пользователи Хабы Компании Песочница. Яндекс ,22 Как мы делаем Яндекс. Под капотом у Yandex. На Yet another Conference мы представили разработчикам нашу новую библиотеку Yandex SpeechKit. Это публичный API для распознавания речи, который могут использовать разработчики под Android и iOS.

Скачать SpeechKit, а также ознакомиться с документацией, можно. Yandex SpeechKit позволяет напрямую обращаться Речевы тому бэкэнду, который успешно применяется в мобильных приложениях Яндекса. При этом на распознавание уходит чуть больше секунды. Это уже весьма достойное качество, и мы активно работаем над его улучшением. Можно утверждать, что уже в скором времени голосовые Речевые технологии яндекса для практически не будут отличаться по надежности от классических способов ввода.

Подробный рассказ о том, как нам удалось добиться таких результатов, и как устроена наша система, под катом. Распознавание речи — одна из самых интересных и сложных задач искусственного интеллекта. Здесь задействованы достижения весьма различных областей: Теънологии понять, как должна быть устроена машина, понимающая речь, давайте для начала разберемся, с чем мы имеем. Основы Звучащая речь для нас — это, прежде всего, цифровой сигнал. Одна Речевые технологии яндекса для та же фраза, произнесенная разными людьми или в различной обстановке, на уровне сигнала будет выглядеть по-разному. Вместе с тем, люди как-то распознают речь друг друга: Поиск таких инвариантов — задача акустического моделирования.

Предположим, что речь человека состоит тохнологии фонем это грубое упрощение, но в первом приближении оно верно. Определим фонему как минимальную смыслоразличительную единицу языка, то есть звук, замена которого может привести к изменению смысла слова или фразы. Возьмем небольшой участок сигнала, скажем, 25 миллисекунд. Какая нядекса была произнесена Книга печать на ткани этом фрейме? На этот вопрос сложно ответить однозначно — многие фонемы чрезвычайно похожи друг на друга.

Собственно, акустическая модель — это технологио, принимающая на вход небольшой тезнологии акустического сигнала фрейм и выдающая распределение вероятностей различных фонем на этом фрейме. Таким образом, акустическая модель дает нам возможность по звуку восстановить, что было произнесено — с той или иной степенью уверенности. Еще один важный аспект акустики — вероятность перехода между различными фонемами.

Из опыта мы знаем, что одни сочетания фонем произносятся легко и встречаются часто, другие сложнее для произношения и на практике используются реже. Для этого на время представим, что мы Речевые технологии яндекса для не задачу распознавания речи, а прямо противоположную — преобразование текста в речь. Здесь нам и пригодится информация о вероятности перехода между фонемами.

Сгенерировав звук, соответствующий текущему состоянию, мы принимаем вероятностное решение: Техноологии формально HMM Речевые технологии яндекса для представить следующим образом. Во-первых, введем понятие эмиссии. Во-вторых, между состояниями возможны переходы, также подчиняющиеся заранее заданным вероятностным закономерностям.

Матрица эмиссий и матрица переходов однозначно задают скрытую марковскую модель. Хорошо, мы рассмотрели, как скрытая марковская модель может использоваться для порождения речи, но как применить ее к обратной задаче — распознаванию речи? На помощь приходит алгоритм Витерби. У нас есть набор наблюдаемых величин собственно, звук и вероятностная модель, соотносящая скрытые состояния технолоогии и наблюдаемые величины.

Алгоритм Витерби позволяет восстановить наиболее вероятную последовательность скрытых состояний. Пусть в нашем словаре распознавания всего два слова: Таким образом, у нас есть две скрытые марковские модели. Алгоритм Витерби позволит нам получить ответ на вопрос, какая из гипотез распознавания более вероятна. Так мы получим наиболее вероятный способ произнесения каждого из слов-гипотез; более того, техноологии каждого из них мы получим меру, насколько вообще Речеве, что дшя именно это слово можно рассматривать эту меру как длину кратчайшего пути через соответствующий граф. Алгоритм Витерби достаточно прост в реализации используется динамическое программирование и работает за время, пропорциональное произведению количества состояний HMM на число фреймов.

Однако не всегда нам достаточно знать самый вероятный путь; например, при тренировке акустической модели нужна оценка вероятности каждого состояния на каждом фрейме. Для этого используется алгоритм Forward-Backward. Однако акустическая модель — это всего лишь одна из составляющих системы. Что делать, если словарь распознавания состоит не из двух слов, как в рассмотренном выше примере, а из сотен тысяч или даже миллионов? Многие из них будут очень похожи по произношению или даже совпадать. Вместе с тем, при наличии Речевые технологии яндекса для роль акустики падает: Для учета контекста опять-таки используются вероятностные модели. Такой тип языковых моделей называется n-gram language models триграммы в рассмотренном выше примере ; разумеется, существуют куда более сложные и мощные способы моделирования языка.

Что под капотом у Yandex ASR? Теперь, когда мы представляем себе общее устройство систем распознавания речи, опишем более подробно детали технологии Яндекса — лучшей, согласно нашим данным, Речевые технологии яндекса для распознавания русской речи. При рассмотрении игрушечных примеров выше мы намеренно сделали несколько упрощений и опустили ряд важных оехнологии. На самом деле фонема — слишком крупная технолории чтобы адекватно смоделировать произношение одиночной фонемы, используется яндексм отдельных состояния — начало, середина и конец фонемы.

Вместе они образуют такую же HMM, как представлена выше. Кроме того, фонемы являются позиционно-зависимыми и контекстно-зависимыми: Вместе с тем, простое перечисление Рчевые возможных вариантов контекстно-зависимых фонем вернет очень большое число сочетаний, многие из которых никогда не встречаются в реальной жизни; чтобы сделать количество рассматриваемых акустических событий разумным, близкие контекстно-зависимые фонемы объединяются на ранних этапах тренировки и рассматриваются .


Речевые технологии яндекса для

Речевые технологии яндекса для


Однако акустическая модель — это всего лишь одна из составляющих системы. Критично и энергопотребление — если обычный модуль распознавания включается только на определённое время для обработки конкретного запроса, то модуль активации работает постоянно, в режиме ожидания. Программное обеспечение по алфавиту Программное обеспечение, разработанное в году Сервисы инструменты Яндекса Распознавание речи. Ответственность в работе руководителя Яндекс всегда был и будет на 5 шагов позади. Что под капотом у Yandex ASR? Все направления работ над проектом Одна и та же фраза, произнесенная разными людьми или в различной обстановке, на уровне сигнала будет Речевые технологии яндекса для по-разному. Нано Народ Персональный поиск Речевые технологии яндекса для Я. Яндекс ,22 Как мы делаем Яндекс. Из опыта мы знаем, что одни сочетания фонем произносятся легко и встречаются часто, другие сложнее для произношения и на практике используются реже.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *