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J-GLOBAL ID：202002218137172835   整理番号：20A1947497

クライアントエッジに基づく音声認識作業のための音響モデルの計算オフローディング【JST・京大機械翻訳】

Computation offloading of acoustic model for client-edge-based speech-recognition work-in-progress

著者 (2件)： Lee Young-Min (Sungkyunkwan University, Suwon, Korea and Samsung Electronics Co., Ltd., Hwaseong, Korea) ,  Yang Joon-Sung (Sungkyunkwan University, Suwon, Korea)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： CASES ’19  ページ： 1-2  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人工知能と組み合わせた音声認識技術は,過去のパターン認識法よりも,量子リープをより正確に表現する。そして,サーバベースのシステムサポートは,スケーラビリティ,仮想化,および膨大な量の無制限記憶資源のために,その予測の精度の改善に大きく貢献した。しかし,サーバ指向改革の実施は,莫大な待ち時間と連結性問題をもたらした。したがって,著者らは,セミオフロード技術と呼ぶことによって,待ち時間を強化するための新規クライアントエッジ音声認識システムを提案して,この提案は,クライアントによってエッジノードおよび処理スループット依存タスクに対する計算電力依存タスクをオフロードすることによって,有望な大きい性能利得であった。作業負荷の分割と同様に,セミオフ負荷のメリットは,プロセス間の並列化と再順序付けを可能にする。実験結果は,応答時間における23%の~62%の改善を示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *音声認識 ,  パターン認識 ,  電力 ,  人工知能 ,  利得 ,  スループット ,  待ち時間 ,  応答時間 ,  連結性
準シソーラス用語： 順序づけ ,  仮想化 ,  *音響モデル ,  音声認識システム ,  *オフローディング ,  エッジコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： エッジコンピューティング ,  セミオフローディング ,  音声認識

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 音声認識 ,  音響モデル ,  計算 ,  オフローディング