Исследователи Яндекса разработали способ добавлять новые голосовые команды в умные устройства без потери качества распознавания уже знакомых фраз. Как сообщили в пресс-службе компании, технология предназначена для команд, которые колонки, бытовая техника и автомобильные ассистенты выполняют без подключения к интернету. Разработка позволит обновлять возможности устройств даже при ограниченных вычислительных ресурсах.
Проблема «катастрофического забывания»
Производителям умных колонок, автомобильных ассистентов и другой техники приходится регулярно расширять набор фраз, которые устройства распознают без подключения к интернету. Однако после обучения модели новым командам она может начать хуже понимать уже знакомые запросы — этот эффект называют «катастрофическим забыванием». Для его снижения используют методы непрерывного обучения.
Решение Яндекса
Исследователи Яндекса предложили добавлять к основной нейросети отдельный небольшой модуль, который отвечает за новые команды. При этом сама модель остаётся неизменной и продолжает распознавать ранее знакомые фразы с прежней точностью.
Результаты тестирования
Новый подход проверили на наборе голосовых команд Google Speech Commands. Средняя доля пропущенных новых фраз снизилась почти на треть — с 6,46% до 4,37%, при этом для работы метода потребовалось совсем небольшое увеличение модели — менее чем на 10%.
Презентация на конференции
Исследование с описанием нового подхода к обновлению голосовых нейросетей приняли на конференцию Interspeech 2026 — она пройдёт с 27 сентября по 1 октября в Сиднее.
Что это значит
Разработка Яндекса предлагает практическое решение проблемы «катастрофического забывания» для голосовых ассистентов, работающих офлайн. Метод позволяет добавлять новые команды без ухудшения распознавания старых и не требует значительного увеличения вычислительных ресурсов. Это может упростить обновление умных устройств с ограниченной производительностью.
Комментарии · 0
Войдите, чтобы участвовать в обсуждении.