Распознавание речи на мобильных устройствах

Data Science
Air 5

Тезисы

Несмотря на развитие широкополосных систем доступа в сеть и облачных сервисов в последние годы особое внимание уделяется обучению нейросетей для мобильных устройств. Это связано не только с заботой о безопасности данных. Работа без сети — это гарантия бесперебойной реакции и быстрота отклика, необходимая для многих приложений. Для разработчиков приложений тоже важно, чтобы самые сложные вычисления выполнялись на пользовательских устройствах, так как значительно сокращаются расходы на серверную инфраструктуру.

В докладе поговорим про:

1) Какие мобильные речевые приложения можно создавать.

2) Какие подходы существуют к эффективному выполнению выполнению нейросетей на мобильных устройствах.

3) Что ограничивает современные процессоры.

4) Стоит ли задумываться о ПЛИСах и другом экзотическом оборудовании.

Аудитория и уровень

Доклад предназначен для широкой аудитории CodeFestа, специальные знания не требуются, достаточно основных представлений об аппаратной архитектуре современных компьютеров.

АЦ Технологии

Николай Шмырев

Разработчик систем распознавания и синтеза речи, автор библиотеки для распознавания речи с открытым исходным кодом Vosk.

Разработчик систем распознавания и синтеза речи, автор библиотеки для распознавания речи с открытым исходным кодом Vosk.