Kapitel 7. Wake-Word-Erkennung: Aufbau einer Anwendung
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TinyML mag ein neues Phänomen sein, aber seine am weitesten verbreitete Anwendung ist vielleicht schon bei dir zu Hause, in deinem Auto oder sogar in deiner Tasche im Einsatz. Kannst du erraten, was es ist?
In den letzten Jahren sind die digitalen Assistenten auf dem Vormarsch. Diese Produkte bieten eine sprachgesteuerte Benutzeroberfläche (UI), die den sofortigen Zugriff auf Informationen ermöglicht, ohne dass ein Bildschirm oder eine Tastatur benötigt wird. Mit dem Google Assistant, Apples Siri und Amazon Alexa sind diese digitalen Assistenten fast allgegenwärtig. Eine Variante ist in fast jedem Mobiltelefon eingebaut, von den Flaggschiffmodellen bis hin zu sprachgesteuerten Geräten für Schwellenländer. Sie sind auch in intelligenten Lautsprechern, Computern und Fahrzeugen zu finden.
In den meisten Fällen wird die schwere Arbeit der Spracherkennung, der Verarbeitung natürlicher Sprache und der Generierung von Antworten auf Nutzeranfragen in der Cloud auf leistungsstarken Servern mit großen ML-Modellen erledigt. Wenn ein Nutzer eine Frage stellt, wird sie in Form eines Audiostroms an den Server gesendet. Der Server findet heraus, was die Frage bedeutet, sucht nach den erforderlichen Informationen und sendet die passende Antwort zurück.
Aber ein Teil der Attraktivität eines Assistenten besteht ...
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