{"id":53722,"date":"2019-12-08T00:00:00","date_gmt":"2019-12-07T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/blog_prohoster\/kompaniya-mozilla-predstavila-dvizhok-raspoznavaniya-rechi-deepspeech-0-6"},"modified":"2020-02-18T14:01:39","modified_gmt":"2020-02-18T11:01:39","slug":"kompaniya-mozilla-predstavila-dvizhok-raspoznavaniya-rechi-deepspeech-0-6","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/novosti-interneta\/kompaniya-mozilla-predstavila-dvizhok-raspoznavaniya-rechi-deepspeech-0-6","title":{"rendered":"Die Mozilla Corporation hat die Sprachverarbeitungs-Engine DeepSpeech 0.6 vorgestellt.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/hacks.mozilla.org\/2019\/12\/deepspeech-0-6-mozillas-speech-to-text-engine\/\">Pr\u00e4sentiert<\/a><\/noindex> Die von Mozilla entwickelte Sprachverarbeitungs-Engine <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/mozilla\/DeepSpeech\/releases\/v0.6.0\">DeepSpeech 0.6<\/a><\/noindex>, die die gleichnamige Architektur zur Spracherkennung umsetzt, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1412.5567\">vorgeschlagen von<\/a><\/noindex> Forscherinnen und Forschern von Baidu. Die Implementierung ist in Python verfasst und nutzt die Maschinenlern-Plattform TensorFlow und <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/mozilla\/DeepSpeech\">wird unter der GPLv3-Lizenz bereitgestellt.<\/a><\/noindex> ist unter der offenen Lizenz MPL 2.0 verf\u00fcgbar. Die Nutzung ist unterst\u00fctzt auf Linux, Android, macOS und Windows. Die Leistung ist ausreichend, um die Engine auf LePotato-Boards, Raspberry Pi 3 und Raspberry Pi 4 zu verwenden.<\/p>\n<p>Im Paket werden ebenfalls <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/mozilla\/DeepSpeech\/releases\/download\/v0.6.0\/deepspeech-0.6.0-models.tar.gz\">vorgeschlagene<\/a><\/noindex> trainierte Modelle, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/mozilla\/DeepSpeech\/releases\/download\/v0.6.0\/audio-0.6.0.tar.gz\">Beispiele<\/a><\/noindex> von Audiodateien und ein Toolset zur Erkennung \u00fcber die Kommandozeile bereitgestellt. F\u00fcr die Integration der Spracherkennungsfunktion in eigene Anwendungen gibt es einsatzbereite Module f\u00fcr Python, NodeJS, C++ und .NET (von Drittentwicklern wurden zus\u00e4tzlich Module f\u00fcr <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/RustAudio\/deepspeech-rs\">Rust<\/a><\/noindex> und <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/asticode\/go-astideepspeech\">Go<\/a><\/noindex>). Das fertige Modell ist nur f\u00fcr die englische Sprache verf\u00fcgbar, aber f\u00fcr andere Sprachen kann die <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/mozilla\/DeepSpeech\/wiki#how-can-i-train-using-my-own-data\">beigef\u00fcgte<\/a><\/noindex> <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/mozilla\/DeepSpeech\/blob\/master\/TRAINING.rst#common-voice-training-data\">Anleitung<\/a><\/noindex> System eigenst\u00e4ndig trainiert werden, indem <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/voice.mozilla.org\/en\/datasets\">Stimmdaten<\/a><\/noindex>, die im Rahmen des Projekts Common Voice gesammelt wurden, verwendet werden. <\/p>\n<p>DeepSpeech ist deutlich einfacher als traditionelle Systeme und bietet gleichzeitig eine h\u00f6here Erkennungsqualit\u00e4t, selbst bei Hintergrundger\u00e4uschen. In der Entwicklung werden keine herk\u00f6mmlichen akustischen Modelle und Phonemkonzepte verwendet; stattdessen kommt ein gut optimiertes maschinelles Lernen auf Basis neuronaler Netze zum Einsatz, das die Notwendigkeit entf\u00e4llt, separate Komponenten zur Modellierung verschiedener Abweichungen wie L\u00e4rm, Echo und Sprachmerkmale zu entwickeln. <\/p>\n<p>Die Kehrseite dieses Ansatzes ist, dass f\u00fcr eine qualitativ hochwertige Spracherkennung und das Training des neuronalen Netzwerks die DeepSpeech-Engine eine gro\u00dfe Menge heterogener Daten ben\u00f6tigt, die in realen Bedingungen von verschiedenen Stimmen und bei nat\u00fcrlichen Ger\u00e4uschen diktiert wurden.<br \/>\nDie Erfassung solcher Daten wird durch das von Mozilla ins Leben gerufene Projekt <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/voice.mozilla.org\/\">Common Voice<\/a><\/noindex>, das einen gepr\u00fcften Datensatz mit 780 Stunden in <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/voice.mozilla.org\/en\/datasets\">Englisch<\/a><\/noindex>, 325 Stunden in Deutsch, 173 Stunden in Franz\u00f6sisch und 27 Stunden in Russisch bereitstellt. <\/p>\n<p>Das Endziel des Common Voice-Projekts ist es, 10.000 Stunden mit Aufnahmen unterschiedlicher Aussprachen typischer S\u00e4tze der menschlichen Sprache zu sammeln, um ein akzeptables Fehlerniveau bei der Spracherkennung zu erreichen. Derzeit haben die Projektteilnehmer bereits insgesamt 4.300 Stunden diktiert, von denen 3.500 Stunden validiert wurden. Bei der Schulung des finalen englischen Modells f\u00fcr DeepSpeech wurden 3.816 Stunden Sprache verwendet, zus\u00e4tzlich zu Common Voice, die Daten aus den Projekten LibriSpeech, Fisher und Switchboard umfassen sowie etwa 1.700 Stunden transkribierter Aufnahmen von Radioshows.<\/p>\n<p>Bei Verwendung des zum Download angebotenen fertigen englischen Modells liegt die Fehlerquote der Spracherkennung in DeepSpeech bei 7,5 % im Testset. <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/www.openslr.org\/12\/\">LibriSpeech<\/a><\/noindex>. Zum Vergleich liegt die Fehlerquote bei der menschlichen Spracherkennung <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/1412.5567v1.pdf\">bei<\/a><\/noindex> 5,83%.<\/p>\n<p>DeepSpeech \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0438\u0437 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u043f\u043e\u0434\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c &#8212; \u0430\u043a\u0443\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0434\u0435\u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0449\u0438\u043a\u0430. \u0410\u043a\u0443\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u043e\u0432 \u0432 \u043f\u043e\u0434\u0430\u0432\u0430\u0435\u043c\u043e\u043c \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434 \u0437\u0432\u0443\u043a\u0435. \u0414\u0435\u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0449\u0438\u043a \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043b\u0443\u0447\u0435\u0432\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u043e\u0432 \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<p>Haupt <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/mozilla\/DeepSpeech\/releases\/v0.6.0\">Neuheiten<\/a><\/noindex> DeepSpeech 0.6 (die 0.6-Version ist nicht mit fr\u00fcheren Releases kompatibel und erfordert ein Update des Codes und der Modelle):<\/p>\n<ul>\n<li class=\"l\"> Ein neuer Streaming-Decoder wurde vorgeschlagen, der eine h\u00f6here Reaktionsf\u00e4higkeit bietet und nicht von der Gr\u00f6\u00dfe der verarbeiteten Audio-Daten abh\u00e4ngt. Infolgedessen konnte die Verz\u00f6gerung bei der Spracherkennung in der neuen Version von DeepSpeech auf 260 ms gesenkt werden, was 73 % schneller ist als zuvor und die Anwendung von DeepSpeech in Echtzeitanwendungen zur Spracherkennung erm\u00f6glicht.\n<li class=\"l\"> \u00c4nderungen an der API wurden vorgenommen, und es wurde an der Vereinheitlichung der Funktionsnamen gearbeitet. Funktionen zum Abrufen zus\u00e4tzlicher Metadaten zur Synchronisierung wurden hinzugef\u00fcgt, die es erm\u00f6glichen, nicht nur eine textliche Ausgabe zu erhalten, sondern auch die Zuordnung einzelner Zeichen und S\u00e4tze zu Positionen im Audiostream zu verfolgen.\n<li class=\"l\"> Die Toolkit f\u00fcr das Training von Modulen hat die Unterst\u00fctzung f\u00fcr die Verwendung der Bibliothek hinzugef\u00fcgt. <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/developer.nvidia.com\/cudnn\">CuDNN<\/a><\/noindex> zur Optimierung der Arbeit mit rekurrenten neuronalen Netzen (RNN) wurde eine signifikante (ungef\u00e4hr doppelte) Steigerung der Trainingsleistung des Modells erreicht, was jedoch \u00c4nderungen im Code erforderte, die die Kompatibilit\u00e4t mit zuvor vorbereiteten Modellen beeintr\u00e4chtigen.\n<li class=\"l\"> Die minimalen Anforderungen an die TensorFlow-Version wurden von 1.13.1 auf 1.14.0 angehoben. Die Unterst\u00fctzung der leichtgewichtigen Version TensorFlow Lite wurde hinzugef\u00fcgt, wodurch die Paketgr\u00f6\u00dfe von DeepSpeech von 98 MB auf 3,7 MB reduziert wurde. F\u00fcr den Einsatz auf eingebetteten und mobilen Ger\u00e4ten wurde die Gr\u00f6\u00dfe der gepackten Datei mit dem Modell ebenfalls von 188 MB auf 47 MB reduziert (zur Kompression wurde das Verfahren der Quantisierung nach Abschluss des Modelltrainings verwendet).\n<li class=\"l\"> Das Sprachmodell wurde in ein anderes Datenstrukturformat umgewandelt, das die Zuordnung von Dateien beim Laden im Speicher erm\u00f6glicht. Die Unterst\u00fctzung des alten Formats wurde eingestellt.\n<li class=\"l\"> Der Lade-Modus der Sprachmodell-Datei wurde ge\u00e4ndert, um den Speicherverbrauch zu reduzieren und die Verz\u00f6gerungen bei der Verarbeitung der ersten Anfrage nach Erstellung des Modells zu verringern. DeepSpeech ben\u00f6tigt nun w\u00e4hrend der Laufzeit 22-mal weniger Speicher und startet 500-mal schneller.\n<p><center><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/2r4s9p1yi1fa2jd7j43zph8r-wpengine.netdna-ssl.com\/files\/2019\/11\/startup_memory-1.png\"><img decoding=\"async\" alt=\"Die Mozilla Corporation hat die Sprachverarbeitungs-Engine DeepSpeech 0.6 vorgestellt.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/113ef11374da37383391cc886c488741.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/a><\/noindex><\/center><\/p>\n<li class=\"l\"> Seltene W\u00f6rter wurden im Sprachmodell gefiltert. Die Gesamtzahl der W\u00f6rter wurde auf 500.000 der am h\u00e4ufigsten vorkommenden W\u00f6rter im Trainingstext reduziert. Diese Bereinigung hat die Gr\u00f6\u00dfe des Sprachmodells von 1800 MB auf 900 MB verringert, ohne die Erkennungsfehlerquote merklich zu beeinflussen.\n<li class=\"l\"> Unterst\u00fctzung f\u00fcr verschiedene <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/mozilla\/DeepSpeech\/commit\/58fdd55eea951dabd91a1158207f2228d745e657\">Techniken<\/a><\/noindex> zur Erstellung zus\u00e4tzlicher Variationen (Augmentation) von Audiomaterial, das beim Training verwendet wird, wurde hinzugef\u00fcgt (z. B. das Hinzuf\u00fcgen von Varianten mit Verzerrungen oder Rauschen).\n<li class=\"l\"> Eine Bibliothek mit Bindings zur Integration in Anwendungen auf der .NET-Plattform wurde hinzugef\u00fcgt.\n<li class=\"l\"> Die Dokumentation wurde \u00fcberarbeitet und ist jetzt auf einer separaten Website verf\u00fcgbar <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/deepspeech.readthedocs.io\/en\/latest\">deepspeech.readthedocs.io<\/a><\/noindex>.\n<\/ul>\n<p><noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"link\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<p>Quelle: <a \ncontent=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.opennet.ru\/opennews\/art.shtml?num=51991\">opennet.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0435\u0439 Mozilla \u0434\u0432\u0438\u0436\u043a\u0430 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0447\u0438 DeepSpeech 0.6, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443\u0435\u0442 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0438\u043c\u0451\u043d\u043d\u0443\u044e \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0447\u0438, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438 \u0438\u0437 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 Baidu. \u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0430 \u043d\u0430 \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435 Python \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c 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