Dalam bidang Kepintaran Buatan, khususnya dalam bidang model latihan untuk pengesanan kata kunci, beberapa algoritma boleh dipertimbangkan. Walau bagaimanapun, satu algoritma yang menonjol sebagai sangat sesuai untuk tugas ini ialah Rangkaian Neural Convolutional (CNN).
CNN telah digunakan secara meluas dan terbukti berjaya dalam pelbagai tugas penglihatan komputer, termasuk pengecaman imej dan pengesanan objek. Keupayaan mereka untuk menangkap kebergantungan spatial dengan berkesan dan mempelajari perwakilan hierarki menjadikan mereka pilihan yang sangat baik untuk mengesan kata kunci, di mana matlamatnya adalah untuk mengenal pasti perkataan atau frasa tertentu dalam input yang diberikan.
Seni bina CNN terdiri daripada berbilang lapisan, termasuk lapisan konvolusi, lapisan gabungan dan lapisan bersambung sepenuhnya. Lapisan konvolusi melakukan pengekstrakan ciri dengan menggunakan set penapis yang boleh dipelajari pada data input. Penapis ini mengesan pelbagai corak dan ciri dalam data, seperti tepi, bucu atau tekstur. Lapisan penyatuan kemudiannya mengurangkan dimensi spatial bagi ciri yang diekstrak, sambil mengekalkan ciri pentingnya. Akhir sekali, lapisan bersambung sepenuhnya menggabungkan ciri yang dipelajari oleh lapisan sebelumnya dan membuat ramalan akhir.
Untuk melatih CNN untuk mengesan kata kunci, set data berlabel diperlukan, yang terdiri daripada sampel audio dan kata kunci yang sepadan. Sampel audio boleh ditukar kepada spektrogram, yang merupakan perwakilan visual kandungan frekuensi isyarat audio dari semasa ke semasa. Spektrogram ini berfungsi sebagai input kepada CNN.
Semasa proses latihan, CNN belajar untuk mengenali corak dan ciri dalam spektrogram yang menunjukkan kehadiran kata kunci. Ini dicapai melalui proses pengoptimuman berulang yang dipanggil backpropagation, di mana rangkaian melaraskan berat dan berat sebelahnya untuk meminimumkan perbezaan antara ramalannya dan label kebenaran tanah. Pengoptimuman biasanya dilakukan menggunakan algoritma berasaskan keturunan kecerunan, seperti keturunan kecerunan stokastik (SGD) atau Adam.
Setelah CNN dilatih, ia boleh digunakan untuk mengesan kata kunci dalam sampel audio baharu dengan menyuapnya melalui rangkaian dan memeriksa output rangkaian. Output boleh menjadi taburan kebarangkalian ke atas set kata kunci yang dipratentukan, menunjukkan kemungkinan setiap kata kunci terdapat dalam input.
Perlu diingat bahawa prestasi CNN untuk mengesan kata kunci sangat bergantung pada kualiti dan kepelbagaian data latihan. Set data yang lebih besar dan lebih pelbagai boleh membantu rangkaian membuat generalisasi yang lebih baik kepada sampel yang tidak kelihatan dan meningkatkan ketepatannya. Selain itu, teknik seperti penambahan data, di mana data latihan dikembangkan secara buatan dengan menggunakan transformasi rawak, boleh meningkatkan lagi prestasi CNN.
Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) sangat sesuai untuk model latihan untuk pengesanan kata kunci. Keupayaannya untuk menangkap kebergantungan spatial dan mempelajari perwakilan hierarki menjadikannya berkesan dalam mengenal pasti perkataan atau frasa tertentu dalam sampel audio. Dengan menggunakan spektrogram berlabel sebagai input dan mengoptimumkan rangkaian melalui perambatan balik, CNN boleh dilatih untuk mengenali corak yang menunjukkan kehadiran kata kunci. Prestasi CNN boleh dipertingkatkan dengan menggunakan set data latihan yang pelbagai dan ditambah.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML:
- Apakah teks kepada pertuturan (TTS) dan cara ia berfungsi dengan AI?
- Apakah batasan dalam bekerja dengan set data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bolehkah pembelajaran mesin melakukan beberapa bantuan dialog?
- Apakah taman permainan TensorFlow?
- Apakah maksud set data yang lebih besar sebenarnya?
- Apakah beberapa contoh hiperparameter algoritma?
- Apakah pembelajaran ensemble?
- Bagaimana jika algoritma pembelajaran mesin yang dipilih tidak sesuai dan bagaimana seseorang boleh memastikan untuk memilih yang betul?
- Adakah model pembelajaran mesin memerlukan penyeliaan semasa latihannya?
- Apakah parameter utama yang digunakan dalam algoritma berasaskan rangkaian saraf?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML