在苹果机器学习博客的最新一篇文章中,苹果音频软件工程团队解释了智能扬声器语音检测遇到的挑战,以及如何使用在HomePod A8芯片上运行的机器学习模型来帮助提高远场精度。

HomePod 必须能够在播放嘈杂的音乐时保持识别精度,即使在说话的人离它很远时,也能够精确识别命令,将用户的指令和房间内的其他声音隔离开来,比如电视或者嘈杂的设备等等。文中的要点是 HomePod 使用自定义多通道过滤来消除回声和背景噪音,而非监督学习模型只关注在房间里有多人说话时说“嘿,Siri”的那个人。

这篇博文有很多数学公式来解释这个系统的机制,以及他们成功的测试结果。苹果公司说,多通道声音处理器只使用了 HomePod 内部的 A8 芯片不到 15% 的单核性能,这一点很重要,因为该团队一直在优化能源效率。

新闻出处:这里

【产品介绍】苹果发布文章,介绍HomePod用机器学习忽略环境噪音的原理”的一个响应

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