オンデバイス

アプリケーション

FRILL:TensorFlow-Liteを使用したオンデバイスで動作可能な音声特徴表現(2/2)

1.FRILL:TensorFlow-Liteを使用したオンデバイスで動作可能な音声特徴表現(2/2)まとめ ・FRILLはPixel 1スマートフォン上で推論時間8.5ミリ秒、TRILL比で40%のサイズ削減を達成 ・10ミリ秒を超える応...
アプリケーション

FRILL:TensorFlow-Liteを使用したオンデバイスで動作可能な音声特徴表現(1/2)

1.FRILL:TensorFlow-Liteを使用したオンデバイスで動作可能な音声特徴表現(1/2)まとめ ・昨年、音声の特徴表現を比較するベンチマークと新しい音声特徴表現モデルTRILLを公開 ・TRILLは有用だが単純な音声特徴を処理...
アプリケーション

Project Guideline:視力の弱い人が一人で走れるようにする(1/2)

1.Project Guideline:視力の弱い人が一人で走れるようにする(1/2)まとめ ・失明または弱視状態の人にとって支援者なしに一人でランニングすることは困難 ・Project Guidelineは路面に案内線が塗装されている様々...
アプリケーション

スマートフォンでウェアラブルデバイスに匹敵する視線追跡を実現(1/3)

1.スマートフォンでウェアラブルデバイスに匹敵する視線追跡を実現(1/3)まとめ ・眼球の運動を追跡する事はヘルスケアや様々なアプリケーションで役立つ可能性がある ・従来は高価な専用のハードウェアが必要となるため進歩の速度が限られていた ・...
学習手法

ニューラルネットワークを疎にして推論を高速化(1/2)

1.ニューラルネットワークを疎にして推論を高速化(1/2)まとめ ・モデル最適化には大部分の重みが0に設定されているスパースニューラルネットワークが有効 ・しかし良く使われる畳み込みスパース化するツールとサポートするツールがなかった ・XN...
アプリケーション

IconNet:スマホ画面上のアイコンを検出して音声でアプリ操作を可能にする(1/2)

1.IconNet:スマホ画面上のアイコンを検出して音声でアプリ操作を可能にする(1/2)まとめ ・Android用アプリのVoice Accessを使用するとユーザーは口頭で指示してアプリ操作可能 ・アイコン情報を提供していないアプリもあ...
AI関連その他

Google Research:2020年の振り返りと2021年以降に向けて(4/5)

1.Google Research:2020年の振り返りと2021年以降に向けて(4/5)まとめ ・アルゴリズム基礎は主に本業の広告オークション関係で注目すべき結果が多かった ・機械知覚は音声と映像を組み合わせて学習する等のマルチモーダルな...
AI関連その他

Google Research:2020年の振り返りと2021年以降に向けて(2/5)

1.Google Research:2020年の振り返りと2021年以降に向けて(2/5)まとめ ・機械学習の応用は脳の構造解析から有望な分子化合物の探索、チップセットの設計など多岐に ・責任あるAIは解釈可能性の向上やバイアスの削減、安全...
アプリケーション

MediaPipe Holistic:オンデバイスで顔、手、ポーズを同時に予測(2/2)

1.MediaPipe Holistic:オンデバイスで顔、手、ポーズを同時に予測(2/2)まとめ ・MediaPipe Holisticは2017年モデルや中価格帯のスマホほぼリアルタイムで実行可能 ・モデルがほとんど独立しているため、速...
アプリケーション

MediaPipe Holistic:オンデバイスで顔、手、ポーズを同時に予測(1/2)

1.MediaPipe Holistic:オンデバイスで顔、手、ポーズを同時に予測(1/2)まとめ ・MediaPipeはスマホで人間のポーズ、顔、手をリアルタイムで認識するフレームワーク ・従来のMediaPipeシリーズは各モデルで個々...
アプリケーション

Smart Scroll:録音データから探している音声を捜しやすくする(1/2)

1.Smart Scroll:録音データから探している音声を捜しやすくする(1/2)まとめ ・昨年、音声録音をより便利にする新しい録音アプリであるRecorderをリリース ・Recorderは最大18時間を転記できるため特定のセクションを...
アプリケーション

Hum to Search:鼻歌検索の背後に存在する技術(1/2)

1.Hum to Search:鼻歌検索の背後に存在する技術(1/2)まとめ ・鼻歌とスタジオで録音された歌曲は使用している楽器等がかなり異なるため鼻歌検索は困難 ・従来手法は全ての歌曲について鼻歌版を作成し、鼻歌版に対して鼻歌で検索をして...