Какой алгоритм Вы использовали бы для кодирования попугая?
Попугай изучает обычно произнесенные слова и фразы в его близости, таким образом, он может повторить их в несоответствующие моменты. Таким образом, как Вы создали бы версию программного обеспечения? Принятие его имеет доступ к микрофону, и запись может звучать по желанию, как Вы кодировали бы его, не требуя бесконечных ресурсов?
Лучшее, которое я могу вообразить, должно разделиться, потоковое использование заставляет замолчать в звуке, и затем используйте некоторое распознавание образов для кодирования каждого списком маркеров, храня новые, поскольку Вы встречаете их. Хешируя маркерные последовательности и подсчет случаев в базе данных, Вы могли создать изображение наиболее часто произнесенных фраз. Но, учитывая огромное разнообразие во фразах, как Вы предотвращаете это просто становление огромным списком? И чистое количество пар для соответствия, конечно, генерировало бы партию ложных положительных сторон от комбинаторной природы соответствия.
Вы использовали бы нейронную сеть, так как это - то, как реальный попугай управляет ею? Или есть ли другой, более умный способ соответствовать крупномасштабным шаблонам в аналоговых данных?
4 ответа
возможно... не пытайтесь сохранять каждый клип отдельно, вместо этого сделайте сопоставление по сходству с целевым числом, которое вы хотите выучить, скажем, дюжину... Итак, поступает звук - вы сопоставляете его с ближайшим из дюжины, которую вы отслеживаете - и когда вы находите достаточное совпадение с одним из них, вы усредняете этот новый звук с сохраненной версией - получается новая версия...
если входящий звук не совпадает ни с одним из сохраненных - отбросьте его.
самая сложная часть - выделение начального числа целевых фраз...
как бы то ни было. hth
Это было сделано , вроде как.
Редактировать: Хорошо, раз уж фурби нет, я собираюсь предложить решение типа гордиевого узла. Подключите коробку с динамиком и микрофоном и воткните в нее настоящего попугая. Он отлично подойдет для демонстрации, а затем, как только у вас появится венчурный капитал, вы сможете начать работу над своей нейросетевой версией. Нейронные сети (в том виде, в каком они были реализованы до этого момента) практически бесполезны, но они должны быть достаточно хороши, чтобы пройти через демонстрацию второго раунда, и к этому моменту вы будете слишком большими, чтобы потерпеть неудачу.
Я бы, вероятно, использовал цепи Маркова, чтобы имитировать это.
Если вы раньше не использовали цепи Маркова для генерации естественного случайного текста (или речи), ознакомьтесь с Fun With Markov Chains
как предотвратить превращение этого в
Я полагаю, вы можете вести один конечный список недавних слов и один бесконечный список частых слов. Если попугай слышит слово, которое он не слышал раньше, оно сохраняется в его "краткосрочной памяти". Если попугай услышит это слово снова, он может переместить его в список часто повторяющихся слов и хранить его бесконечно долго. Время от времени вы можете очищать список недавних слов, в котором будут только слова или звуки, которые попугай слышал только один раз.