Tech et Écosystème

Moteur vocal IA

S'appuyant sur les recherches internes de NEU NLP Lab, nous avons ré - architecturé le pipeline ASR de la cascade AM + LM + Decoder traditionnelle en un modèle neuronal de bout en bout (E2E). En utilisant la modélisation hybride Conformer + CTC / Attention, combinée à la quantification INT8 / INT4, à l'élagage, à la distillation des connaissances, à la réparamétrisation structurelle et à la fusion des opérateurs, le moteur atteint une ASR en temps réel sur CPU seul - sans GPU requis. La modélisation de langage léger avec compression de contexte adaptative réduit le calcul LM de plus de 70%, tandis que la précision de reconnaissance améliore de 10 à 20% par rapport aux approches traditionnelles.

• ▸Modèle E2E : Conformer + hybride CTC / Attention, éliminant l'accumulation d'erreurs de modélisation acoustique / langage
• ▸Quantification et élagage INT8 / INT4 : paramètres radicalement réduits pour l'inférence CPU en temps réel
• ▸Distillation des connaissances et re-paramétrisation structurelle : modèle compact avec une généralisation élevée
• ▸Optimisation de la fusion des opérateurs et du cache : efficacité améliorée de la matrice CPU
• ▸LM léger : LM interne + compression contextuelle adaptative, réduction de 70% des calculs
• ▸Entraînement contextuel amélioré et attention à soi contrainte : haute précision dans des conditions de faibles ressources