En l'àmbit de la Intel·ligència Artificial, concretament en l'àmbit dels models d'entrenament per a la detecció de paraules clau, es poden considerar diversos algorismes. Tanmateix, un algorisme que destaca com especialment adequat per a aquesta tasca és la xarxa neuronal convolucional (CNN).
Les CNN s'han utilitzat àmpliament i han demostrat tenir èxit en diverses tasques de visió per ordinador, com ara el reconeixement d'imatges i la detecció d'objectes. La seva capacitat per capturar eficaçment les dependències espacials i aprendre representacions jeràrquiques els converteix en una opció excel·lent per a la detecció de paraules clau, on l'objectiu és identificar paraules o frases específiques dins d'una entrada determinada.
L'arquitectura d'una CNN consta de diverses capes, incloses les capes convolucionals, les capes d'agrupació i les capes completament connectades. Les capes convolucionals realitzen l'extracció de característiques aplicant un conjunt de filtres aprendre a les dades d'entrada. Aquests filtres detecten diversos patrons i característiques a les dades, com ara vores, cantonades o textures. Aleshores, les capes d'agrupació redueixen les dimensions espacials de les característiques extretes, mantenint les seves característiques importants. Finalment, les capes completament connectades combinen les característiques apreses per les capes anteriors i fan les prediccions finals.
Per entrenar una CNN per detectar paraules clau, cal un conjunt de dades etiquetat, format per mostres d'àudio i les seves paraules clau corresponents. Les mostres d'àudio es poden convertir en espectrogrames, que són representacions visuals del contingut de freqüència dels senyals d'àudio al llarg del temps. Aquests espectrogrames serveixen d'entrada a la CNN.
Durant el procés d'entrenament, la CNN aprèn a reconèixer patrons i característiques dels espectrogrames que són indicatius de la presència de les paraules clau. Això s'aconsegueix mitjançant un procés d'optimització iteratiu anomenat retropropagació, on la xarxa ajusta els seus pesos i biaixos per minimitzar la diferència entre les seves prediccions i les etiquetes de veritat bàsica. L'optimització es realitza normalment mitjançant algorismes basats en el descens del gradient, com ara el descens del gradient estocàstic (SGD) o Adam.
Un cop s'ha entrenat la CNN, es pot utilitzar per detectar paraules clau en noves mostres d'àudio alimentant-les a través de la xarxa i examinant la sortida de la xarxa. La sortida pot ser una distribució de probabilitat sobre un conjunt de paraules clau predefinides, que indica la probabilitat que cada paraula clau estigui present a l'entrada.
Val la pena assenyalar que el rendiment de la CNN per a la detecció de paraules clau depèn en gran mesura de la qualitat i la diversitat de les dades d'entrenament. Un conjunt de dades més gran i divers pot ajudar la xarxa a generalitzar millor les mostres no vistes i millorar-ne la precisió. A més, tècniques com l'augment de dades, on les dades d'entrenament s'amplien artificialment mitjançant l'aplicació de transformacions aleatòries, poden millorar encara més el rendiment de la CNN.
L'algorisme de la xarxa neuronal convolucional (CNN) és adequat per a models d'entrenament per a la detecció de paraules clau. La seva capacitat per capturar dependències espacials i aprendre representacions jeràrquiques fa que sigui eficaç per identificar paraules o frases específiques dins de mostres d'àudio. Mitjançant l'ús d'espectrogrames etiquetats com a entrada i l'optimització de la xarxa mitjançant la retropropagació, la CNN es pot entrenar per reconèixer patrons indicatius de la presència de paraules clau. El rendiment de la CNN es pot millorar utilitzant un conjunt de dades d'entrenament divers i augmentat.
Altres preguntes i respostes recents sobre EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Què és el text a veu (TTS) i com funciona amb IA?
- Quines són les limitacions de treballar amb grans conjunts de dades en l'aprenentatge automàtic?
- L'aprenentatge automàtic pot fer una mica d'ajuda dialògica?
- Què és el pati TensorFlow?
- Què significa realment un conjunt de dades més gran?
- Quins són alguns exemples d'hiperparàmetres d'algorisme?
- Què és l'aprenentatge ensamble?
- Què passa si un algorisme d'aprenentatge automàtic escollit no és adequat i com es pot assegurar-se de seleccionar-ne l'adequat?
- Un model d'aprenentatge automàtic necessita supervisió durant la seva formació?
- Quins són els paràmetres clau utilitzats en algorismes basats en xarxes neuronals?
Consulta més preguntes i respostes a EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning