МОСКВА, 23 июл - РИА Новости. Исследователи "Яндекса" разработали способ обновлять список ключевых слов-триггеров в умных устройствах, благодаря чему гаджеты могут научиться реагировать на новые голосовые команды, не теряя способности распознавать уже известные, сообщает компания.
Как отмечается в сообщении, для устройств с голосовым управлением необходимо регулярно расширять набор фраз, которые они понимают автономно, без интернета. Обычно для этого модель распознавания речи нужно дообучать. Однако после этого устройство может начать хуже распознавать уже знакомые команды. В машинном обучении этот эффект называют "катастрофическим забыванием". Существующие методы непрерывного обучения позволяют уменьшить его, но не устраняют полностью.
В "Яндексе" предложили вместо изменения всей уже работающей нейросети добавлять к ней небольшой модуль — обучаемую ветку, которая отвечает за распознавание новых команд. "Эта ветка использует промежуточные признаки, которые уже извлекает основная модель, но имеет собственный классификатор для новых команд. При этом параметры базовой модели остаются неизменными, включая параметры нормализации и основной классификатор. Поэтому результаты ее работы для старых команд остаются абсолютно такими же, как до обновления", - поясняется в сообщении.
Эффективность такой модели была проверена экспериментально. Научное исследование с описанием нового подхода принято на международную конференцию Interspeech 2026, которая пройдет в конце сентября в Сиднее.
