Версия для слабовидящих
«ЦРТ-инновации» научила нейронные сети отличать речь от шума Печать Email
Новости об инновациях
26.05.2016

Резидент кластера информационных технологий Фонда «Сколково» компания «ЦРТ-инновации» (входит в группа компаний ЦРТ) разработала технологию автоматического распознавания речевых команд для робототехники в промышленности. Технология использует метод распознавания команд по грамматикам с использованием акустических моделей на основе глубоких нейронных сетей (Deep neural networks, DNN)

Одним из наиболее актуальных применений нейронных сетей сегодня, когда потребность в диалоге «человек-машина» стала очевидной, является распознавание естественной звучащей речи. Голосовое управление в промышленных условиях предполагает повышенную зашумленность, поэтому требовалось создать технологию, которая сумела бы отличать речь от шума и адаптироваться к конкретному человеку. Технология группы компаний ЦРТ решает эту задачу за счет алгоритма определения речевой активности диктора на основе нейросетевого классификатора и нового метода адаптации к голосу и каналу.

Новая технология может использоваться для голосового управления станками в шумных заводских цехах, грузовыми автомобилями и другой техникой, работающей на стройках, разработках и в карьерах, для распознавания команд в шумных многолюдных помещениях.

Кирилл Левин, директор научно-исследовательского департамента ЦРТ: «Последние значительные успехи в распознавании речи связаны с применением в акустических моделях глубоких нейронных сетей вместо смесей гауссовых распределений. Результаты проведенных компанией исследований показывают значительное преимущество распознавания речи на базе глубоких нейронных сетей. Это преимущество наиболее ярко проявляется в условиях увеличения шума».

Продукты и решения на основе технологии распознавания речи – одно из основных направлений работы группы компаний ЦРТ. В их числе сиcтема голосового взаимодействия VoiceNavigator, система речевой аналитики на основе машинного обучения Smart Logger II и другие.

Сергей Ходаков, руководитель направления «Безопасные информационные технологии» ИТ-кластера Фонда «Сколково»: «Участник IT-кластера “Сколково” “ЦРТ-инновации” имеет серьезный опыт в сфере технологий распознавания речи и голосового анализа. Решения компании уже успешно применяются в банковской области, в телекоме. Развитие робототехнических промышленных решений является одним из наиболее интересных направлений для появления стартапов в области человеко-компьютерного взаимодействия, поэтому я уверен, что решение такой критической задачи, как распознавание речи в условиях высокого уровня шума, позволит ЦРТ найти клиентов в промышленной сфере и значительно расширить свое присутствие на рынке».

Источник - http://www.nanonewsnet.ru/news/2016/tsrt-innovatsii-nauchila-neironnye-seti-otlichat-rech-ot-shuma

 

Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта