В областта на изкуствения интелект, по-специално в областта на моделите за обучение за откриване на ключови думи, могат да бъдат разгледани няколко алгоритми. Въпреки това, един алгоритъм, който се откроява като особено подходящ за тази задача, е конволюционната невронна мрежа (CNN).
CNN са широко използвани и доказани успехи в различни задачи за компютърно зрение, включително разпознаване на изображения и откриване на обекти. Способността им ефективно да улавят пространствени зависимости и да научават йерархични представяния ги прави отличен избор за откриване на ключови думи, където целта е да се идентифицират конкретни думи или фрази в рамките на даден вход.
Архитектурата на CNN се състои от множество слоеве, включително конволюционни слоеве, обединени слоеве и напълно свързани слоеве. Конволюционните слоеве извършват извличане на функции чрез прилагане на набор от обучаеми филтри към входните данни. Тези филтри откриват различни модели и характеристики в данните, като ръбове, ъгли или текстури. Обединените слоеве след това намаляват пространствените размери на извлечените характеристики, като същевременно запазват важните им характеристики. И накрая, напълно свързаните слоеве комбинират функциите, научени от предишните слоеве, и правят окончателните прогнози.
За да обучите CNN за откриване на ключови думи, е необходим етикетиран набор от данни, състоящ се от аудио проби и съответните им ключови думи. Аудио пробите могат да бъдат преобразувани в спектрограми, които са визуални представяния на честотното съдържание на аудио сигналите във времето. Тези спектрограми служат като входни данни за CNN.
По време на процеса на обучение CNN се научава да разпознава модели и характеристики в спектрограмите, които са показателни за наличието на ключовите думи. Това се постига чрез итеративен процес на оптимизация, наречен обратно разпространение, при който мрежата коригира своите тегла и отклонения, за да минимизира разликата между своите прогнози и етикетите на основната истина. Оптимизацията обикновено се извършва с помощта на базирани на градиентно спускане алгоритми, като стохастичен градиентен спускане (SGD) или Адам.
След като CNN бъде обучен, той може да се използва за откриване на ключови думи в нови аудио проби, като ги предава през мрежата и изследва изхода на мрежата. Резултатът може да бъде вероятностно разпределение върху набор от предварително дефинирани ключови думи, което показва вероятността всяка ключова дума да присъства във входа.
Струва си да се отбележи, че ефективността на CNN за откриване на ключови думи силно зависи от качеството и разнообразието на данните за обучение. По-голям и по-разнообразен набор от данни може да помогне на мрежата да обобщи по-добре невидяни проби и да подобри своята точност. Освен това, техники като увеличаване на данните, при които данните за обучение се разширяват изкуствено чрез прилагане на произволни трансформации, могат допълнително да подобрят производителността на CNN.
Алгоритъмът на конволюционната невронна мрежа (CNN) е много подходящ за обучение на модели за откриване на ключови думи. Способността му да улавя пространствени зависимости и да научава йерархични представяния го прави ефективен при идентифицирането на конкретни думи или фрази в рамките на аудио проби. Чрез използване на етикетирани спектрограми като вход и оптимизиране на мрежата чрез обратно разпространение, CNN може да бъде обучен да разпознава модели, показателни за наличието на ключови думи. Ефективността на CNN може да бъде подобрена чрез използване на разнообразен и разширен набор от данни за обучение.
Други скорошни въпроси и отговори относно EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Какво е текст към реч (TTS) и как работи с AI?
- Какви са ограниченията при работа с големи набори от данни в машинното обучение?
- Може ли машинното обучение да окаже някаква диалогична помощ?
- Какво представлява детската площадка TensorFlow?
- Какво всъщност означава по-голям набор от данни?
- Кои са някои примери за хиперпараметри на алгоритъма?
- Какво представлява ансамбълното обучение?
- Какво става, ако избраният алгоритъм за машинно обучение не е подходящ и как може човек да се увери, че е избрал правилния?
- Нуждае ли се моделът за машинно обучение от надзор по време на обучението си?
- Какви са ключовите параметри, използвани в алгоритми, базирани на невронни мрежи?
Вижте още въпроси и отговори в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning