Apple Machine Learning Journal 21 November 2018

这篇博客解读了Apple公司的机器学习博客里的文章。
https://machinelearning.apple.com/

 

Improving the Realism of Synthetic Images

 

图像识别领域里,模型训练的一个困难点在于缺少足够多的具备label的真实图像数据集。生成合成图像样本是一个方法,但是对合成图像的质量有较高要求,必须要足够接近真实样本的分布,否则将会误导模型训练的走向。这篇文章设计了一种方法来提高合成图像的质量,使得模型在真实应用时具有满意的泛化能力。

 

Improving Neural Network Acoustic Models by Cross-bandwidth and Cross-lingual Initialization

 

语音识别领域里,同样缺乏特定语言下的标签样本数据。这篇文章设计了迁移学习方法,从训练好的另一种语言的Acoustic Model迁移数据。

 

Inverse Text Normalization as a Labeling Problem

 

语音转文字领域里,inverse text normalization (ITN)是要把语音转文本时遇到的日期、时间、地点、价钱等内容以合理的形式显示出来。这篇文章把这一个问题当做Labeling Problem,用统计学模型来解决。

 

Deep Learning for Siri’s Voice: On-device Deep Mixture Density Networks for Hybrid Unit Selection Synthesis

 

人声语音合成领域里,有两种技术,unit selection synthesis 和 parametric synthesis。unit selection synthesis在具备足够多的高质量素材的情况下能够提供高质量的输出。parametric synthesis在具备少量素材的情况下能够提供流畅易懂的输出。hybrid system指的就是两者的结合,使用parametric approach来进行unit selection,称作Hybrid unit selection methods。这篇文章介绍了使用深度学习技术为Siri实现更自然的语音合成。

 

Real-Time Recognition of Handwritten Chinese Characters Spanning a Large Inventory of 30,000 Characters

 

在手写输入识别中,汉字等符号类文字的识别可以借助深度学习达到极高的准确率。

 

Hey Siri: An On-device DNN-powered Voice Trigger for Apple’s Personal Assistant

 

语音识别领域里,Siri支持的hey siri功能需要一个小的speech detector来持续接收声音并处理。它的要求是要以最低的功耗监听和识别出hey siri这个词。

 

An On-device Deep Neural Network for Face Detection

 

人脸识别技术,已经被应用到手机设备上,无需依赖网络服务器。在Apple的图像架构基础API中CIDetector提供了人脸识别功能,可以用所有APP调用。早期的版本使用的是Viola-Jones算法。这篇文章介绍了如何利用深度学习方法实现更好的效果。

 

Learning with Privacy at Scale

 

移动设备为了提供更好的使用体验,需要收集用户的使用习惯数据。为了在数据收集和隐私保护之间平衡折中,这篇文章设计了一套学习系统。

 

Personalized Hey Siri

 

人声识别时语音识别中的一个分支。speaker recognition的核心目标不是判断语音的内容是什幺,而是要判断是不是目标人物的声音。

 

Finding Local Destinations with Siri’s Regionally Specific Language Models for Speech Recognition

 

语音识别领域里,Siri借助地理位置信息来增强语音识别的效果,因为许多语音素材,比如地名,和地域范围有一定联系。

 

Can Global Semantic Context Improve Neural Language Models?

 

输入预测是NLP的一个应用场景,苹果设备中的QuickType keyboard支持在多种App下进行输入预测。本篇文章介绍了其所使用global semantic context来训练word embedding和NLP model。

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