使语音识别工作在车里需要得到最好的本地处理和云。
由Soshun Arai、手臂和马克•赛克斯识别技术
看看现代汽车的仪表板,您将看到表盘,按钮和旋钮无处不在。每个都有自己的目的,他们可以迷惑和欺骗人们,尤其是当一个司机应该注意。再加上新承诺的法律更加严厉的惩罚司机使用移动设备,你可以看到车辆内部的事情需要改变。声控的车载信息娱乐(20)的前线为司机和乘客提供更好的用户体验,更安全,更舒适的旅程。但是,到目前为止,技术挑战我们实现无缝的能力有限,安全的解决方案。
这部分原因是基于云计算技术的成功依赖于新和其他移动功能。云计算带给我们任何数量的强大,有用的识别技术,如演讲、演说家,面部识别和自然语言理解。这些依赖于云提供了非常有效的分布式处理。但云有其局限性,尤其是关于交付实时汽车驾驶舱功能需要用户隐私,安全和可靠的连接。
语音识别需要改进,成为事实上的新界面
但IP的进步,SoC和系统设计打破壁垒,实现实时驾驶舱的能力。事实上,协作embedded-cloud操作的一种新的模式可以促进不间断连接和地址对驾驶舱新兴云计算的挑战。我们称之为嵌入式云识别粘合层。
嵌入式识别粘合层是什么?
嵌入式识别粘合层是一个本地服务,为提高识别性能和可靠性提供了功能冗余。它是通过合作与云API服务作为回报。嵌入式粘合层提供了局部控制,用户的安全和隐私,配置和连接冗余,云计算不能保证。
云计算,它总是可以依赖于带宽分配和连通性。与嵌入式粘合层、捕获和处理声音或视觉数据可以在本地进行,没有完全依赖云。换句话说,粘合层嵌入式服务与云计算服务提供本地设备上处理。用户或车辆安全,隐私和保护要求,该粘合层允许任务关键型语音任务处理本地设备上的同时确保持续可用性。非关键型任务,如自然语言理解、可以在云中使用低带宽、处理文本数据作为两国传播的模式。嵌入式识别粘合层提供几乎相同级别的范围作为一个基于云的服务,尽管本地。
宽松政策完全连接汽车之路
为什么这是混合云+本地计算重要吗?根据VDC的研究,主要威胁连接汽车分为两类:数据隐私和安全。所有连接设备都是某种形式的攻击的风险。传输用户语音数据从一辆汽车通过无线网络提出了严重的用户的安全和隐私问题。攻击者,能够穿透车或云提供商,能够访问用户的个人生物识别信息。一旦破坏生物信息,它不能改变像一个密码。
此外,基于云的识别系统有两个流在传输语音音频和视觉数据时限制在一个无线网络。首先,数据速率或音频文件的大小平均每秒传输的数据在128 kbps,这意味着每一秒钟的一部分用户语音音频由大约128 kb的数据。这是通过使用Ogg Vorbis、MP3、或其他有损压缩技术。第二,带宽和连接速度到云控制本机应用程序音频传输到云的能力。云提供商必须支付他们的带宽使用情况,必须平衡高质量性能与网络带宽成本。传输大量的音频数据实时从成本和可靠性的角度是有问题的。
相比之下,所需的带宽传输文本数据调制解调器是最小最慢的声音。举个例子,如果我们把世界上最快的发言人说话的速度每分钟586个单词,输出会少于10字/秒。平均4.5字母词,使得数据率45字节每秒约0.36千比特/秒。当然,一般人不会说,快速传输所需要的带宽仍是现实的。
将关键任务的任务更大的安全性和性能
混合识别模型与云计算结合嵌入式识别粘合层提供了几个重要的云计算优势。它救济一些局限性的云服务模型和有助于提高交互工具,用户的安全和隐私和不间断的连接。嵌入式识别粘合层的实现为用户提供本地处理选项在本地数据捕获,分离与任务如下:
优先级和模块化使命——和非关键型过程可以扩展系统功能,提高系统效率,如带宽优化和提供关键用户安全、隐私和保护。
语音识别引擎,像汽车引擎,并非都是平等的。作为汽车制造商接受新驾驶舱技术、自然语言语音交互提供了更好的用户体验对于司机和乘客。这个解决方案提供了司机和乘客更好的免提体验,增加了安全性。您可以了解更多关于如何混合模型在白皮书工作,难以忘怀的声音在驾驶座位。
如果你想知道更多关于这些和其他许多话题,看看即将到来的手臂研究峰会,9月11 - 13日,英国剑桥。你可以帮助定义主题,提出报告,并注册在这里。
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