В рамках проекта по развитию собственной открытой системы распознавания речи компания Mozilla ввела в строй сервис Common Voice (https://voice.mozilla.org/), нацеленный на организацию совместной работы по накоплению базы голосовых шаблонов, учитывающей всё разнообразие голосов и манер речи. Пользователям предлагается озвучить выводимые на экран фразы или поучаствовать в оценке качества данных, добавленных другими пользователями.
Целью инициативы является накопление 10 тысяч часов c записями различного произнесения типовых фраз человеческой речи. На основе полученных данных будет сформирована открытая и бесплатная база данных, которую без ограничений можно будет использовать в системах машинного обучения и в исследовательских проектах. В настоящее время исследователям и разработчикам доступны только ограниченные наборы, а стоимость полноценных коллекций голосовых выборок исчисляется десятками тысяч долларов, что сильно тормозит независимые исследования в области распознавание речи.
Сервис запущен как часть более глобального проекта (https://research.mozilla.org/machine-learning/), в рамках которого планируется выпустить полностью свободную систему распознавания речи, которая использует современные методы машинного обучения. В отличие от уже имеющихся решений проект Mozilla подразумевает построение и открытие качественной модели для систем машинного обучения, а также реализацию расширенных алгоритмов для более точного выделения речи при наличии постороннего шума. В основе проекта Mozilla лежит движок
DeepSpeech (https://github.com/mozilla/DeepSpeech), реализованный с использованием открытой компанией Google платформы машинного обучения TensorFlow (https://www.opennet.ru/opennews/art.shtml?num=46058). DeepSpeech реализует в коде одноимённую архитектуру распознавания речи, предложенную (https://arxiv.org/abs/1412.5567) исследователями из компании Baidu.
Система DeepSpeech значительно проще традиционных систем и при этом обеспечивает более высокое качество распознавания при наличии постороннего шума. Из достоинств также отмечается отсутствие необходимости подключения отдельных компонентов для моделирования различных отклонений, таких как шум, эхо и особенности речи (наличие акцента и дефектов). DeepSpeech не использует традиционные акустические модели и концепцию фонем, вместо которых предлагается использовать хорошо оптимизированную систему машинного обучения на основе нейронной сети.
По уровню ошибок DeepSpeech демонстрирует заметно лучшие результаты, по сравнению с коммерческими системами Google Speech, Bing Speech и Apple Dictatio.
Для использования распознавания речи в online-приложениях и на мобильных устройствах Mozilla разрабатывает систему Pipsqueak (https://github.com/mozilla/pipsqueak), представляющую собой серверное решение на основе архитектуры DeepSpeech. Для взаимодействия с движком планируется использовать Web Speech API (https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/Web_Speech_API). При этом движок будет достаточно легковесным и способным работать даже на портативных системах, таких как Raspberry Pi 3.
URL: https://news.ycombinator.com/item?id=14794654
Новость: https://www.opennet.ru/opennews/art.shtml?num=46892
