Snips Voice Platform: プライバシー設計に基づいた音声インターフェースのための組込み音声理解システム

本論文では、IoTデバイスに典型的なマイクロプロセッサ上で音声理解を実行するためのソフトウェアソリューションであるSnips Voice Platformの機械学習アーキテクチャを紹介します。組込み推論は迅速かつ高精度であり、個人ユーザーデータは決して収集されないため、プライバシー設計が強化されています。自動音声認識と自然言語理解に焦点を当て、高性能な機械学習モデルをトレーニングするためのアプローチを詳述します。これにより、小型デバイス上でリアルタイムに動作するのに十分小さいモデルを実現します。さらに、ユーザープライバシーを損なうことなく、十分な高品質のトレーニングデータを提供するデータ生成手順についても説明します。