Inom området artificiell intelligens, särskilt inom området för träningsmodeller för sökordspotting, kan flera algoritmer övervägas. En algoritm som dock sticker ut som särskilt väl lämpad för denna uppgift är Convolutional Neural Network (CNN).
CNN har använts i stor utsträckning och visat sig vara framgångsrika i olika datorseende uppgifter, inklusive bildigenkänning och objektdetektering. Deras förmåga att effektivt fånga rumsliga beroenden och lära sig hierarkiska representationer gör dem till ett utmärkt val för sökordsspotting, där målet är att identifiera specifika ord eller fraser inom en given input.
Arkitekturen för en CNN består av flera lager, inklusive faltningslager, poolande lager och helt anslutna lager. Konvolutionslagren utför funktionsextraktion genom att applicera en uppsättning inlärningsbara filter på indata. Dessa filter upptäcker olika mönster och funktioner i data, såsom kanter, hörn eller texturer. Poolande skikt minskar sedan de rumsliga dimensionerna av de extraherade särdragen, samtidigt som deras viktiga egenskaper bibehålls. Slutligen kombinerar de helt anslutna lagren funktionerna som de tidigare lagren lärt sig och gör de slutliga förutsägelserna.
För att träna en CNN för sökordsupptäckning krävs en märkt dataset, bestående av ljudprover och deras motsvarande nyckelord. Ljudsamplen kan omvandlas till spektrogram, som är visuella representationer av ljudsignalernas frekvensinnehåll över tid. Dessa spektrogram fungerar som indata till CNN.
Under träningsprocessen lär sig CNN att känna igen mönster och särdrag i spektrogrammen som indikerar förekomsten av nyckelorden. Detta uppnås genom en iterativ optimeringsprocess som kallas backpropagation, där nätverket justerar sina vikter och fördomar för att minimera skillnaden mellan dess förutsägelser och marksanningsetiketterna. Optimeringen utförs vanligtvis med hjälp av gradient descent-baserade algoritmer, såsom stokastisk gradient descent (SGD) eller Adam.
När CNN är utbildad kan den användas för att hitta nyckelord i nya ljudprover genom att mata dem genom nätverket och undersöka nätverkets utdata. Utdata kan vara en sannolikhetsfördelning över en uppsättning fördefinierade nyckelord, vilket indikerar sannolikheten för att varje nyckelord finns i inmatningen.
Det är värt att notera att prestandan för CNN för sökordsupptäckning i hög grad beror på kvaliteten och mångfalden av träningsdata. En större och mer mångsidig datauppsättning kan hjälpa nätverket att generalisera bättre till osedda prover och förbättra dess noggrannhet. Dessutom kan tekniker som dataförstärkning, där träningsdata utökas på konstgjord väg genom att tillämpa slumpmässiga transformationer, ytterligare förbättra prestandan hos CNN.
Algoritmen Convolutional Neural Network (CNN) är väl lämpad för att träna modeller för sökordsspotting. Dess förmåga att fånga rumsliga beroenden och lära sig hierarkiska representationer gör den effektiv för att identifiera specifika ord eller fraser i ljudprover. Genom att använda märkta spektrogram som input och optimera nätverket genom backpropagation, kan CNN tränas att känna igen mönster som indikerar närvaron av nyckelord. Prestandan hos CNN kan förbättras genom att använda en mångsidig och utökad träningsdatauppsättning.
Andra senaste frågor och svar ang EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Vad är text till tal (TTS) och hur fungerar det med AI?
- Vilka är begränsningarna i att arbeta med stora datamängder inom maskininlärning?
- Kan maskininlärning hjälpa till med dialog?
- Vad är TensorFlow-lekplatsen?
- Vad betyder en större datauppsättning egentligen?
- Vilka är några exempel på algoritmens hyperparametrar?
- Vad är ensamble learning?
- Vad händer om en vald maskininlärningsalgoritm inte är lämplig och hur kan man se till att välja rätt?
- Behöver en maskininlärningsmodell övervakning under utbildningen?
- Vilka är nyckelparametrarna som används i neurala nätverksbaserade algoritmer?
Se fler frågor och svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning