MIT黑科技：全新芯片将语音识别功耗降低99%-低调大师

MIT黑科技：全新芯片将语音识别功耗降低99%

2017-07-31 608

雷锋网消息：日前，MIT（麻省理工学院）的研究人员开发了一款专为自动语音识别设计的低功耗芯片。据悉，他们开发的芯片最高能将语音识别的功耗降低99%。

不管苹果的Siri，谷歌的Google Assistant，还是亚马逊的Alexa，智能语音助手正在越来越普及。但是，这些虚拟助手都需要依靠语音识别，而且需要常驻后台保持开启状态以随时检测语音命令，这必然会减少设备的续航时间。MIT的研究人员称，手机上的语音识别功能的功率大约在1瓦特左右，而使用他们开发的芯片能够将功率降低至0.2~10毫瓦。

雷锋网(公众号：雷锋网)了解到，通常情况下，负责语音识别的芯片会一直在后台运行神经网络来检测周围所有的声音，不管是人声还是噪声。而MIT的这款芯片增加了一个简单的“声音探测”电路，它能够识别人类的声音，而且一旦检测到人声之后，就会激活更复杂的语音

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图说2016深度学习十大指数级增长

1. 图像识别准确率的指数级增长似乎一切都是从 2015年的 ImageNet 挑战赛开始的，当年在图像识别准确率上，机器首次超过了人类，被认为是一个里程碑式的突破。图：ILSVRC top-5 错误率 2010年算法的图像识别错误率至少在25%左右，但到2015年，计算机图像识别错误率已经低于人类（人类水平大概是4%左右）。2015年是0.03567，也就是3.5%。2016年，ImageNet 竞赛，图像识别错误率进一步下降，错误率今年的最好成绩为：平均错误率0.02991，也就是2.99%左右。从上图可以看到，在ImageNet 竞赛中，其实从2012年，开始，使用深度学习方法，错误率只有15.3 %左右。这是 Hinton 教授和他的两个研究生 Alex Krizhevsky, Illya Sutskever 的成果。据说，

2017-08-01

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雷锋网 AI科技评论按：近日，Forbes上的一篇文章概括了麦肯锡关于人工智能的一篇调研报告，主要揭示了AI的行业现状，以及未来的发展趋势。雷锋网 AI科技评论将其编译如下。上个月，麦肯锡全球研究院（MGI）发布了名为《人工智能，下一个数字前沿》的研讨报告，同时也发表《人工智能如何能给公司提供真正的价值》一文，来对他们的研讨报告进行总结。他们采访了超过3000名高管，针对AI技术的应用，公司未来的部署，AI对市场、政府和行业的影响来进行提问。该报告的关键信息有如下几点：百度、谷歌等科技巨头2016年在AI上的总投入是200亿-300亿美元，这些资金中90%用于研发和部署，10%用于收购。从2013年起，对AI的投资增长率就是其他行业3倍。麦肯锡发现，在接触到AI技术的公司中，有20%是早期使用者（early adopter），主

2017-08-01

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