HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

إلى التعرف على الكلمات المفتاحية على الجهاز باستخدام نماذج عصبية كواتيرنيونية ذات حجم منخفض

Vinayak Abrol Aryan Chaudhary

الملخص

يُعدّ الكشف عن الكلمة المفتاحية على الجهاز (KWS) عنصراً أساسياً للتنبيه والتفاعل مع المستخدم في الأجهزة الحافة الذكية. تعتمد النماذج ذات الحجم الصغير الحالية بشكل رئيسي على التحويلات ثنائية الأبعاد وذات البعد الواحد، حيث تتفوّق الأولى في التقاط التحولات الثابتة، بينما تتيح الثانية وقت استجابة أسرع. في هذا العمل، نستكشف نماذج الشبكة العصبية الكويرتنيّة كبديل فعّال للنمذجة الصوتية في مهمة كشف الكلمة المفتاحية. تتيح النماذج الكويرتنيّة دمج جوانب متعددة من ميزات الإدخال داخل الأبعاد المتعددة لفضاء الكويرتنيات، مما يؤدي إلى نماذج أصغر وأكثر كفاءة مقارنةً بالنماذج التقليدية. نُظهر ذلك من خلال استخدام نسخ كويرتنيّة من نماذج KWS الشهيرة على مجموعة بيانات Google Command V2، حيث تحقق نماذجنا أداءً مماثلاً للنماذج الحالية. بالإضافة إلى ذلك، نقدّم تحليلًا شاملاً لسلوك التعلّم في الشبكة الكويرتنيّة، بهدف تبرير استخدامها في مهام صوتية وصوتية أخرى.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp