SSDC_从0到1,手腕上的人工智能

来源:互联网 发布:如何查找电脑的mac地址 编辑:程序博客网 时间:2024/04/29 22:50

从0到1,手腕上的人工智能

智能硬件和人工智能

出门问问

手机应用,人工智能

应用人工智能之后,语音识别正确率(相对值提高10%)

智能手表系统

智能硬件,传感器成本越来越低,结合语音?

智能手表

裁剪系统

Ticloud

主要功能:语音识别/语音合成/语义分析/垂直搜索/智能推送(智能推送,待开发)

语音识别

低功耗唤醒

离线语音识别

云端大词汇量语音识别、语音合成

开源软件性能差一些,离线系统变成实时在线系统

语义分析

  1. 理解每一个词,自然语言处理,将语音转换成句
  2. 分类算法,将句转换成词
  3. 语义标签识别……CIF模型制作(即定义搜索规则什么的)
  4. 词语归一

大数据智能推送

机器学习,要贴合领域用垂直领域的数据,

10小时数据,就可以够。这么多应该是浪费吧?

采集多大的数据?数据会有一个拐点;需要切换策略

接入设备

手表,手表操作系统。

AOSP->Ticwear

如何裁剪

Framework:

  • 裁剪:Telephony, Camera
  • 优化:蓝牙、功耗
  • 新功能:手势

Application:

  • 重写 Launcher, Watch face,Setting
  • 系统级别集成语音服务
  • 蓝牙服务

要充分利用手机。

蓝牙服务设计目标

  • 减少功耗
  • 抽象出简单API,整个系统只提供一个蓝牙服务,MMS(ticwear单独模块,手机是app支持)

MessageAPI,传输小数据
同步大数据
DataAPI,指针引用,不内存拷贝

Android蓝牙不稳定,App、Framework、Firmware、Hardware

  1. 了解蓝牙协议,通过log快速定位问题
  2. 尽可能多的设备测试

功耗

  1. 找到用电大户(Bugreport + Battery historian定位原生系统)(dump接口+dumpsys定位自己的程序的功耗)
  2. 减少系统唤醒,(少用Alarm Wakelock,尽量用Job Scheduler)蓝牙4mA,醒来之后是100mA,减少系统唤醒,尽量用Job Scheduler
  3. 后台进程管理

开发者平台

逐渐开始引入开发者平台

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