01/01/2019

Facebook libère Wav2letter++ son système de reconnaissance vocale

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La speech team de Facebook AI Research (FAIR) partage le premier système de reconnaissance vocale complètement convolutif et annonce des performances deux fois plus rapides que les systèmes concurrents. La firme publie aussi Flashlight, une bibliothèque d’apprentissage machine.

Parmi la centaine de projets mis en ligne sur la plateforme GitHub par le réseau social Facebook, on trouve déjà des projets phares et très utilisés par la communauté open source comme React, GraphQL, Caffe2. On pourra dorénavant y ajouter un dernier projet d’importance : Wav2letter++.

Wav2letter++

Facebook a annoncé la publication en open source d’une nouvelle approche convolutive de reconnaissance vocale automatique, Flashlight, et wav 2letter++, un système de reconnaissance vocale de bout en bout le plus rapide selon la société. L’originalité du système repose sur des réseaux neuronaux convolutifs (CNNs) pour la modélisation acoustique et les modèles de langage. Il est entièrement écrit en C++et utilise la bibliothèque ArrayFire pour un maximum d’efficience.

« La speech team de Facebook AI Research (FAIR) partage le premier système de reconnaissance vocale complètement convolutif. De la forme d’onde à la transcription du mot final, les parties du système que l’on peut apprendre sont composées uniquement de couches convolutives. Cela permet d’obtenir des performances compétitives comparées aux architectures récurrentes, » explique l’équipe.

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Flashlight

Une bibliothèque d’apprentissage machine conçue par FAIR Speech team et les créateurs de Torch et DeepSpeech est aussi libérée. « Elle est dotée de la compilation à la volée avec du C++ moderne, et cible les backends CPU et GPU pour un maximum d’efficience et de scalabilité. Le toolkit wav 2letter++ a d’ailleurs été bâti sur flashlight ». Ainsi, les deux Frameworks ont été publiés ensemble par l’équipe de recherche afin de permettre la reproductibilité des développements.

Source : code.fb.com

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