公开(公告)号：DE102018130115A1

公开(公告)日：2019-06-27

申请号：DE102018130115

申请日：2018-11-28

Applicant: INTEL CORP

Inventor： MAZIEWSKI PRZEMYSLAW ,  CHIANG DA-MING ,  GOLAN SHMUEL MARKOVICH ,  KAR SWARNENDU ,  MOORE VICTORIA

IPC: G10K11/175 ,  G06F3/16 ,  G10K11/16

Abstract: Es wird ein Mechanismus zum Ermöglichen von kontextbasierter Unterdrückung und Verstärkung von Akustiksignalen in akustischen Umgebungen gemäß einer Ausführungsform beschrieben. Eine Vorrichtung von hier beschriebenen Ausführungsformen umfasst Erfassungs- und Erkennungslogik zum Erfassen eines Akustiksignals, das von einer Akustiksignalquelle emittiert wird; Beurteilungs-, Abschätzungs- und Fußabdrucklogik zum Klassifizieren des Akustiksignals als Notfall-Akustiksignal oder Nicht-Notfall-Akustiksignal, wobei die Klassifizierung auf einem mit dem Akustiksignal verbundenen Fußabdruck oder einer Fußabdruckkennung (ID) basiert; Akustiksignal-Unterdrückungslogik zum Unterdrücken des Akustiksignals, falls das Akustiksignal auf der Basis des Fußabdrucks oder der Fußabdruck-ID als das Nicht-Notfall-Akustiksignal betrachtet wird; und Akustiksignal-Verstärkungslogik zum Verstärken des Akustiksignals, falls das Akustiksignal auf der Basis des Fußabdrucks oder der Fußabdruck-ID als das Notfall-Akustiksignal klassifiziert wird.

公开(公告)号：DE102018129112A1

公开(公告)日：2019-06-27

申请号：DE102018129112

申请日：2018-11-20

Applicant: INTEL CORP

Inventor： SCHMISSEUR MARK ,  DOSHI KSHITIJ ,  BERNAT FRANCESC GUIM ,  CHIANG DA-MING ,  PRABHAKARAN SURAJ

IPC: G06F15/16

Abstract: Es wird ein Beispiel für ein System für künstliche Intelligenz (KI) offenbart, einschließlich: einer ersten Hardwareplattform, einer Fabric-Schnittstelle, die dazu konfiguriert ist, die erste Hardwareplattform kommunikativ an eine zweite Hardwareplattform zu koppeln; eines Prozessors, der auf der ersten Hardwareplattform gehostet wird und dazu programmiert ist, an einem KI-Problem zu arbeiten; und eines ersten Trainingsbeschleunigers, einschließlich: einer Beschleunigerhardware; eines Plattform-Inter-Chip Link (ICL), der dazu konfiguriert ist, den ersten Trainingsbeschleuniger ohne Unterstützung durch den Prozessor kommunikativ an einen zweiten Trainingsbeschleuniger auf der ersten Hardwareplattform zu koppeln; eines Fabric-ICL, um den ersten Trainingsbeschleuniger ohne Unterstützung durch den Prozessor kommunikativ an einen dritten Trainingsbeschleuniger auf einer zweiten Hardwareplattform zu koppeln; und eines Systemdecoders, der dazu konfiguriert ist, den Fabric-ICL und Plattform-ICL zu betreiben, um Daten der Beschleunigerhardware ohne Unterstützung durch den Prozessor zwischen dem ersten Trainingsbeschleuniger und zweiten und dritten Trainingsbeschleunigern zu teilen.

公开(公告)号：DE112017003563B4

公开(公告)日：2022-06-09

申请号：DE112017003563

申请日：2017-08-07

Applicant: INTEL CORP

Inventor： TRAWICK DAVID J ,  HOFER JOACHIM ,  BAUER JOSEF ,  STEMMER GEORG ,  CHIANG DA-MING

IPC: G10L15/02 ,  G10L15/04 ,  G10L15/14 ,  G10L15/16 ,  G10L15/187

Abstract: Computerimplementiertes Verfahren (400) einer automatischen Spracherkennung, umfassend:Empfangen (402) einer Vielzahl von Frames einer Audioabfolge mit Audiodaten menschlicher Sprache, wobei individuelle Frames der Vielzahl von Frames jeweils einen Frame-Term haben, der ein Segment menschlicher Sprache ist, wobei ein oder mehrere Frame-Terme ein einzelnes Phonem bilden;Empfangen (404) von Frame-Werten, wobei individuelle Frame-Werte mit einem unterschiedlichen Frame-Term verknüpft sind und zum Bilden von Akustikpunktzahlen für ein Phonem verwendet werden;Bestimmen (406), welche Frame-Terme mit einer Kandidatäußerung eines Sprachmodells verknüpft sind,Generieren (408) einer Vielzahl von Wahrscheinlichkeiten, wobei jede Wahrscheinlichkeit die eines individuellen Akustikmodellzustands ist, wobei einer der Frame-Terme mit der Äußerung verknüpft ist, wobei jeder Frame-Term separat einem akustischen Modell mit mehreren Akustikmodellzuständen bereitgestellt wird, undBestimmen (410) einer Vertrauenspunktzahl der Äußerung, die zu verwenden ist, um zu bestimmen, ob die Äußerung wahrscheinlich mit der tatsächlichen Sprache übereinstimmt, die auf den Frames aufgezeichnet ist, umfassend ein Kombinieren (412) der Wahrscheinlichkeiten der Frame-Terme, die mit der Äußerung verknüpft sind,wobei die Werte von Akustikpunktzahlen vollständiger Phoneme, die mit mehreren Frame-Termen verknüpft sind, nicht in der Gleichung zum Berechnen der Vertrauenspunktzahlen verwendet werden; undwobei ausgegebene Punktzahlwerte des Sprachmodells nicht in der Gleichung zum Berechnen der Vertrauenspunktzahlen verwendet werden.