Инженеры поняли, как научить ИИ распознавать речь на фоне эха |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2024-02-22 11:48 Команда из Чжэцзянского университета выяснила, что человеческий мозг понимает речь с эхом, поскольку люди способны разделять звуки на два потока — прямую речь и эхо. Во время эксперимента 50 участников слушали аудиозаписи с эхом, а магнитоэнцефалография записывала их нервные реакции. Это открытие позволит искусственному интеллекту точнее распознавать речь. С помощью исследования можно создать алгоритмы, которые смогут отделять различные звуковые источники на аудиозаписях во многих сложных сценариях, аналогично тому, как это делает человеческий мозг. Чтобы определить, как людям удается понимать ??искаженную речь, ученые изучили реакцию мозга на аудиозаписи с эхом. Исследователи набрали 50 носителей китайского языка от 19 до 33 лет и дали им послушать отрывок из романа на китайском языке с эхом или без него. Участники слушали звук через наушники в тихой комнате, при этом их нервные реакции записывались с помощью магнитоэнцефалографии. Это неинвазивный тест, который измеряет магнитные поля, генерируемые электрическими токами в мозге, чтобы составить карту его активности. Затем исследователи задавали участникам вопросы, чтобы проверить, как хорошо они усвоили текст. Анализ показал, что испытуемые поняли содержание с точностью более 95%, независимо от эха. Ученые сравнили собранные нейронные сигналы с двумя вычислительными моделями. Нейронную активность лучше объясняла вторая модель, которая разделяет звуки на два потока обработки исходной речи и ее эха, нежели та, которая имитирует адаптацию мозга к эху. Способность разделять слуховые потоки может быть важна как для концентрации на конкретном говорящем в многолюдном месте, например, при разговоре на вечеринке, так и для четкого понимания одного спикера в реверберирующем пространстве. Полученные результаты могут использоваться для улучшения технологии обработки эхо-записей машинами. Благодаря развитию глубокого обучения технология автоматического распознавания речи, которая преобразует речь в текст, быстро развивается. Исследование позволит разработать алгоритмы, которые смогут идентифицировать и отделять различные звуковые источники на аудиозаписях, аналогично тому, как это делает человеческий мозг, для повышения точности распознавания речи. ИИ также можно обучать на записях с эхом, чтобы он привык выявлять и преодолевать связанные проблемы со звуком. Источник: vk.com Комментарии: |
|