Исследователи Яндекса разработали способ добавлять новые голосовые команды в умные устройства без потери качества распознавания уже известных фраз. Как сообщили в пресс-службе компании, технология рассчитана на команды, которые колонки, бытовая техника и автомобильные ассистенты выполняют без подключения к интернету.
В компании пояснили, что производителям умных колонок, автомобильных ассистентов и другой техники приходится регулярно расширять набор фраз для офлайн-распознавания. При этом после обучения новым командам модель может хуже понимать уже знакомые запросы. Этот эффект называют «катастрофическим забыванием».
Для снижения этого эффекта обычно применяют методы непрерывного обучения. В Яндексе предложили другой подход: к основной нейросети добавляется небольшой отдельный модуль, который отвечает за новые команды.
При таком подходе сама базовая модель не меняется и продолжает распознавать ранее знакомые фразы с прежней точностью. Это позволяет обновлять функции устройств даже при ограниченных вычислительных ресурсах.
Метод проверили на наборе голосовых команд Google Speech Commands. Средняя доля пропущенных новых фраз снизилась почти на треть — с 6,46% до 4,37%. При этом увеличение размера модели составило менее 10%.
Исследование с описанием нового подхода к обновлению голосовых нейросетей приняли на конференцию Interspeech 2026. Она пройдёт с 27 сентября по 1 октября в Сиднее.
Источник: RB.RU
