Суть технологии Krisp
Используемая технология сложна, но сама идея проста – если вы создаете систему машинного обучения, которая в среднем понимает, как звучит человеческий голос, она может прослушивать аудиосигнал и выбирать только его, убирая лишние шумы. Однако другим программным приложениям пока не удалось создать качественную технологию, которая была бы удобна пользователям. Представьте, насколько разнообразны шумы реального мира (крики дети, лай собак, сирены и т.п.). Трудно придумать технологию, которая будет способна распознать все их вариации.
Для создания нейронной сети Krisp, которая была названа krispNet DNN, было собрано более 20000 различных шумов, 10000 голосов и 2500 часов аудиозаписей. Благодаря технологии глубокой нейронной сети с несколькими «скрытыми слоями» разработанной технологии удается распознавать и устранять любые типы шумов, что сделало ее лучшим решением в отрасли. Результатом разработки стало приложение, которое по своей сути независимо от конкретных микрофонов или динамиков и устраняет все типы посторонних шумов во время вызовов. amigo\s*\.|\,?\d+\.\d+* -, Chrome,85.0.4183.102
