全球應用收入數據公佈：蘋果力壓谷歌一頭，國產廠商成績喜人
移動互聯網和智能手機現在已經非常成熟了，應用相關的行業已經發展起來，並形成了龐大的產業鏈。一直以來，在生態方面，iOS相比安卓會更具優勢，攫取了大量的利潤...
谷歌的工程師們經常被問到這麼個問題：
怎麼上手用深度學習做語音識別或其它音頻識別，比如關鍵詞或指令？
雖然，現在出現了些很優秀的開源語音識別系統，比如 Kaldi，就能把神經網絡作為其中的一個模塊。但其高度複雜性，讓它們並不適合作為解決簡單任務的指南。更重要的是，對於新手而言，免費、可公開獲取的數據集並不多，經過預處理的、或適合於簡單的關鍵詞檢測的也很少。
為解決這些問題，谷歌的 TensorFlow 和 AIY 團隊創建了 Speech Commands Dataset，即“語音命令數據集”，並基於它向 TensorFlow 添加訓練和推理的示例代碼。
雷鋒網消息，谷歌在今日宣佈開源該數據集。
對 30 個命令短語，該數據集有 65000 次的長約一秒鐘的發音。這來自數千個不同的人向 AIY 網站提交的貢獻。它以 Creative Commons BY 4.0 許可發佈，隨著新貢獻的添加，該數據集在未來會不斷擴大。
建立這個數據集的目的，是幫助大家為應用創建基礎但有用的語音交互，比如“Yes”、“No”、數字、方向等詞語。谷歌也已經將開發這一數據集的基礎設施開源，並希望看到更多人藉此創建更多版本的數據集，尤其是針對冷門語言和應用。
下載預建的 TensorFlow 安卓演示 APP，打開 “TF Speech”，就能體驗谷歌基於該數據集開發的識別模型。另外，你可以通過 TensorFlow.org 的音頻識別 tutorial 學習怎麼開發你自己的模型。
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