|实时犯罪警报：且看深度学习如何保护你的安危( 三 )
我们在纽约市的一些区对这个模型进行了测试 ， 该模型能够将音频音量降低50–75%（取决于频道） ， 它明显超越了我们在公共语音转文本引擎上训练的模型 ， 因为纽约由于模拟系统有非常嘈杂的音频 。
令人惊讶的是 ， 尽管模型是根据纽约市的数据训练的 ， 但它也可以很好地切换到芝加哥的音频 。 在收集了几个小时的芝加哥片段之后 ， 从纽约市模型中学到的东西转移到芝加哥 ， 该模型也表现良好 。
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图源：unsplash
语音处理管道与定制的深度神经网络广泛适用于来自美国主要城市的警察音频 。 它从音频中发现了重大的安全事故 ， 使全国范围的市民能够迅速向城市广播 ， 履行保护社区安全的使命 。
在RNN、LSTM或Transformer中选择计算简单的CNN架构 ， 以及简化标记过程 ， 这些都是重大的突破 ， 使我们能在限时限材的情况下超越公共语音转文本模型 。
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