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Xiaomi: Der Tonerkennungsalgorithmus steht bei der internationalen Leistung an erster Stelle, und die Audiokennzeichnungsaufgabe hat wichtige Fortschritte gemacht

王林
王林nach vorne
2023-09-19 11:53:091332Durchsuche

Diese Seite berichtete am 13. September, dass Xiaomi heute bekannt gegeben habe, dass Xiaomis selbst entwickelter Tonerkennungsalgorithmus wichtige Fortschritte bei der Audio-Tagging-Aufgabe gemacht habe.

Berichten zufolge hat das Audio-Labeling-Modell, das die Audiodaten des öffentlichen Datensatzes AudioSet-2M als Trainingssatz verwendet, zum ersten Mal die Punktzahl von 50 mAP überschritten. Dieser Durchbruch markiert den ersten Platz des Spracherkennungsalgorithmus von Xiaomi im internationalen Auftritt.

Xiaomi: Der Tonerkennungsalgorithmus steht bei der internationalen Leistung an erster Stelle, und die Audiokennzeichnungsaufgabe hat wichtige Fortschritte gemacht

Xiaomi sagte: „Wir werden auch in Zukunft neue Höhen in der Technologie erforschen und Benutzern ein effizienteres und genaueres Spracherkennungserlebnis in einer Vielzahl von Gerätenutzungsszenarien wie Mobiltelefonen, Lautsprechern und Armbändern bieten.“ , und CyberDog.

Wie bereits von dieser Website berichtet, arbeitet Xiaomi derzeit auch an großen KI-Modellen und arbeitet mit Xiaoai zusammen, um die Benutzerabdeckung weiter auszubauen. In Kombination mit der Weiterentwicklung der Spracherkennungsalgorithmen wird für Xiaoai ein besseres Erlebnis erwartet.

Xiaomi: Der Tonerkennungsalgorithmus steht bei der internationalen Leistung an erster Stelle, und die Audiokennzeichnungsaufgabe hat wichtige Fortschritte gemacht

Lei Jun gab in seiner letzten jährlichen Rede bekannt, dass Xiaomi im Hinblick auf KI im Juli 2016 mit dem Layout begann und im April dieses Jahres ein großes Modellteam mit mehr als 3.000 zugehörigen Teams gründete. Das neueste große Modell von Xiaomi AI mit 1,3 Milliarden Parametern wurde erfolgreich lokal auf Mobiltelefonen ausgeführt, und einige Szenarien können mit den Ergebnissen der Ausführung eines Modells mit 6 Milliarden Parametern in der Cloud vergleichbar sein.

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