便宜芯片与简单AI，Google 打造抛弃式语音识别产品

　　Google工程师PeteWarden在英国ARM研究高峰论坛表示，他希望打造超便宜的语音识别产品，搭载只要50美分的超低价芯片，一个硬币大小的电池，足以维持一年的电力，再搭配简单的人工智能算法，就可以让语音识别产品快速普及。

　　麻省理工科技评论(MITTechnologyReview)报导，这种超便宜的语音识别芯片可用来生产便宜的对话玩偶，或是简单的家用电器，如可被语音驱动的灯。在工业环境应用，这种芯片可辨识不寻常的声响，或是农田里的蟋蟀。

　　Warden为Google的云端人工智能工具开发行动和嵌入式应用，称为TensorFlow，他在开发过程中发现亚马逊的AI助手Alexa透过电池供电的简单芯片运作，频率只有几百兆赫是不够的，原因是Alexa必须辨识许多不同的声音，而且因为大多数语音识别AI工具使用的神经网络资源匮乏，这就是为什么Alexa必须将处理任务交给云端的原因。

　　为改善上述问题，Warden限制问题的问法，譬如只能使用开、关、启动、停止等字眼，并舍弃一般语音识别算法，他拿一个音频将其切成短片段，然后计算每个片段的频率内容，接着一个接一个排列每个频率图，以建立一个频率内容与时间的二维图像，并应用视觉辨识算法来辨识单词的独特记号。

　　第一次尝试分析音频的1秒钟片段需要800万次计算，准确度为89%，这可用现代智能手机运作，并且互动速度也够快，这种方式比将运算过程送到云端更好，但是在低功耗芯片上性能不佳。

　　后来开发团队借鉴一些帮助Android手机辨识短语的算法技巧后，系统只需执行75万次计算，就能达到85%的分析准确率，研究团队已经在TensorFlow网站发表代码供他人使用，他们打算应用在类似单芯片微控制器Arduino搭载的更小芯片。

　　但英国剑桥大学前AI研究员TonyRobinson认为，低成本策略可能可以帮助语音识别产品普及，不过用户不太可能按表操课，大多数人没有耐心使用高度限制性的指令，认为功率稍微高一点，可以处理更多语言能力的芯片，可能更适合消费者应用。