დევიდ ჰანაკი Apple თავის Machine Learning Journal ბლოგზე გამოქვეყნდა ახალი სტატია, რომელშიც მოცემულია რამდენიმე საინტერესო რამ ხმის ამოცნობისა და Siri-ის გამოყენების შესახებ HomePod დინამიკზე. ძირითადად საუბარია იმაზე, თუ როგორ ახერხებს HomePod-ს მომხმარებლის ხმოვანი ბრძანებების გადაღება დაქვეითებულ ოპერაციულ პირობებშიც კი, როგორიცაა ძალიან ხმამაღალი მუსიკის დაკვრა, გარემოს მაღალი დონის ხმაური ან მომხმარებლის დიდი მანძილი დინამიკიდან.
Ეს შეიძლება იყოს დაგაინტერესოთ
კლარა ჯელინკოვა თავისი ბუნებიდან და ფოკუსიდან გამომდინარე, HomePod დინამიკს უნდა შეეძლოს მუშაობა სხვადასხვა პირობებში. ზოგიერთი მომხმარებელი მას საწოლის გვერდით დგას საწოლის მაგიდაზე, ზოგი კი მისაღების კუთხეში „ასუფთავებს“, ან ხმამაღლა მოთამაშის ტელევიზორის ქვეშ ათავსებს დინამიკს. მართლაც ბევრი სცენარი და შესაძლებლობა არსებობს და Apple-ის ინჟინრებს უნდა მოეფიქრებინათ ყველა მათგანი, როდესაც შეიმუშავებდნენ ტექნოლოგიას, რომელიც აიძულებს HomePod-ს „გაიგონოს“ თითქმის ნებისმიერ სიტუაციაში.
იმისათვის, რომ HomePod-მა შეძლოს ხმოვანი ბრძანებების რეგისტრაცია არც თუ ისე ხელსაყრელ გარემოში, მას აქვს ხმოვანი სიგნალების მიღებისა და დამუშავების ძალიან რთული სისტემა. შეყვანის სიგნალის ანალიზის პროცესი შედგება რამდენიმე დონისგან და მექანიზმისგან, რომელიც მუშაობს თვითსწავლების ალგორითმების საფუძველზე, რომელსაც შეუძლია საკმარისად გაფილტროს და გააანალიზოს შემომავალი ხმოვანი სიგნალი ისე, რომ HomePod მიიღოს მხოლოდ ის, რაც მას სჭირდება.
ფოტო გალერეა
ამგვარად, დამუშავების ინდივიდუალური დონეები, მაგალითად, ამოიღებენ ექოს მიღებული ხმიდან, რომელიც ჩნდება მიღებულ სიგნალში HomePod-ის, როგორც ასეთი წარმოების გამო. სხვები იზრუნებენ ხმაურზე, რომელიც ძალიან ბევრია საყოფაცხოვრებო პირობებში - ჩართული მიკროტალღური ღუმელი, მტვერსასრუტი ან, მაგალითად, სათამაშო ტელევიზორი. და ბოლო ექოზე, რომელიც გამოწვეულია ოთახის განლაგებით და პოზიციით, საიდანაც მომხმარებელი გამოთქვამს ინდივიდუალურ ბრძანებებს.
Apple ზემოხსენებულს საკმაოდ დეტალურად განიხილავს თავდაპირველ სტატიაში. განვითარების დროს, HomePod ტესტირება მოხდა მრავალ განსხვავებულ პირობებში და სიტუაციაში, რათა ინჟინრებს შეეძლოთ რაც შეიძლება მეტი სცენარის სიმულაცია, რომლის დროსაც გამოყენებული იქნება დინამიკი. გარდა ამისა, ხმის დამუშავების მრავალარხიან სისტემას ევალება შედარებით მძლავრი A8 პროცესორი, რომელიც მუდმივად ჩართულია და მუდმივად „უსმენს“ და ელოდება ბრძანებას. შედარებით რთული გამოთვლებისა და შედარებით კარგი გამოთვლითი სიმძლავრის წყალობით, HomePod-ს შეუძლია მუშაობა თითქმის ყველა პირობებში. სამწუხაროდ, სამწუხაროა, რომ მაღალი კლასის აპარატურა აკავებს შედარებით არასრულყოფილ პროგრამულ უზრუნველყოფას (სადაც ადრე გვსმენია...), რადგან ასისტენტი Siri ყოველწლიურად ჩამორჩება თავის უდიდეს კონკურენტებს.
