ت شركة غوغل عن تحسينات قامت بها لخدمة البحث الصوتي، بحيث أصبح أسرع وأكثر دقة حتى في البيئات الصاخبة، وقد أضافت غوغل العديد من التحسينات الخاصة لتطبيق البحث الصوتي الخاص بنظامي أندرويد وiOS، وأصبح بإمكان التطبيق التعرف على الكلمات المنطوقة بشكل أكثر كفاءة.
ويمكن أن تتعرف خدمة البحث الصوتي من غوغل بشكل أكثر دقة على كل ما يقال وذلك بفضل التحسينات الجديدة حتى ضمن بيئة صاخبة، كما ساهمت التحسينات في التقليل من الموارد المطلوبة لتحليل الأصوات في الوقت الفعلي.
ووفقاً للباحثين فإن بإمكان نمط RNN أو الشبكة العصبية المتكررة والذي تستخدمه غوغل في نماذجها الصوتية القيام بحفظ المعلومات بشكل أفضل بكثير من نموذج الشبكات العصبية العميقة ونموذج التبعيات الزمنية.
وقامت غوغل بتدريب النماذج لتلقي الأصوات على شكل قطع صوتية أطول وذلك في سبيل الحد من العمليات الحسابية وقامت غوغل بإضافة الضجيج المفتعل لبيانات التدريب في سبيل تحسين التعرف على الأصوات ضمن البيئات الصاخبة.
وقال الفريق المسؤول عن الكلام ضمن محرك البحث الصوتي إن التحسينات الإضافية ستسهل من استخدام المحرك من قبل المستخدمين، وإن الجزء الأصعب كان كيفية جعل هذا الأمر يحدث في الوقت الحقيقي، وبعد الكثير من التكرار تمكنا من جعل النماذج تعتمد على أخذ الكلام على شكل مقاطع صوتية أطول من المعتاد وذلك في سبيل تحسين الكفاءة وتقليل العمليات الحسابية الفعلية اللازمة.
وأضاف الفريق: "وقمنا بتخفيض عدد العمليات الحسابية اللازمة مما جعل التعرف على الكلام أسرع وأكثر دقة وقمنا بإضافة الضجيج والصدى المفتعل لبيانات التدريب في سبيل جعل التعرف على الصوت في الأماكن الصاخبة أكثر قوة".
ويمكن أن تتعرف خدمة البحث الصوتي من غوغل بشكل أكثر دقة على كل ما يقال وذلك بفضل التحسينات الجديدة حتى ضمن بيئة صاخبة، كما ساهمت التحسينات في التقليل من الموارد المطلوبة لتحليل الأصوات في الوقت الفعلي.
ووفقاً للباحثين فإن بإمكان نمط RNN أو الشبكة العصبية المتكررة والذي تستخدمه غوغل في نماذجها الصوتية القيام بحفظ المعلومات بشكل أفضل بكثير من نموذج الشبكات العصبية العميقة ونموذج التبعيات الزمنية.
وقامت غوغل بتدريب النماذج لتلقي الأصوات على شكل قطع صوتية أطول وذلك في سبيل الحد من العمليات الحسابية وقامت غوغل بإضافة الضجيج المفتعل لبيانات التدريب في سبيل تحسين التعرف على الأصوات ضمن البيئات الصاخبة.
وقال الفريق المسؤول عن الكلام ضمن محرك البحث الصوتي إن التحسينات الإضافية ستسهل من استخدام المحرك من قبل المستخدمين، وإن الجزء الأصعب كان كيفية جعل هذا الأمر يحدث في الوقت الحقيقي، وبعد الكثير من التكرار تمكنا من جعل النماذج تعتمد على أخذ الكلام على شكل مقاطع صوتية أطول من المعتاد وذلك في سبيل تحسين الكفاءة وتقليل العمليات الحسابية الفعلية اللازمة.
وأضاف الفريق: "وقمنا بتخفيض عدد العمليات الحسابية اللازمة مما جعل التعرف على الكلام أسرع وأكثر دقة وقمنا بإضافة الضجيج والصدى المفتعل لبيانات التدريب في سبيل جعل التعرف على الصوت في الأماكن الصاخبة أكثر قوة".
