Новый чип " функцию распознавания речи практически любому "умному" девайсу"Подарит.

Люди всё чаще и чаще начинают "Разговаривать" со своими девайсами, во многом благодаря успеху продукции Amazon Echo (которую даже намерены привлечь к расследованию), Google Home и, конечно же, нельзя не вспомнить о голосовом помощнике Siri от Apple и подобных ему.

Исследователи из массачусетского технологического института (MIT), заметив тенденцию "Общения" человека и электронных устройств, также решились на создание маломощного чипа, разработанного специально для автоматического распознавания речи.

Инженеры считают, что новый чип сможет сэкономить от 90 до 99 процентов энергии по сравнению с обыкновенными программами, которые применяются в смартфонах для распознавания речи.

Так, Iphone, работающему с Siri, требуется около одного ватта мощности, в то время как новый маломощный чип сможет выполнять ту же самую работу, "Беря в Оплату" от 0, 2 до 10 милливатт. Всё будет зависеть от "Размаха" словарного запаса, которое необходимо распознать.

Примечательно, что новый чип пригодится не только для персональных смартфонов и носимых устройств. Благодаря разработке можно будет добавить функцию распознавания голоса другим устройствам - различным сенсорам или девайсам с ограниченной мощностью.

Возможно, это сыграет на руку и в развитии технологий "Интернета Вещей". Мы поясним, что это концепция вычислительной сети физических предметов ( "Вещей"), оснащённых встроенными технологиями для взаимодействия друг с другом или с внешней средой.

"Функция Распознавания Голоса Становится Вполне Обыкновенным Интерфейсом Многих Носимых Устройств или"умных" девайсов", - говорит профессор из MIT Ананта чандракасан (Anantha Chandrakasa), чья команда и занималась разработкой.

Отмечается, что новый чип позволит сэкономить энергию, используя несколько ключевых стратегий. Первая представляет собой относительно простое использование схемы "Определение Голосовой Активности", которое фиксирует окружающий шум и определяет, присутствует ли в нём речь. И только потом запускаются более сложные и энергозатратные схемы распознавания речи.
Вторая стратегия предполагает сжатие данных и также оценивания только коротких фрагментов аудиозаписей, чтобы обеспечить низкое потребление энергии.