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作者
標題 [新聞] Google靠128維深度學習網絡打造新版音樂1
時間 Tue Sep 18 20:27:02 2018
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新聞來源：iThome
Google靠128維深度學習網絡打造新版音樂搜尋，辨識超大量音樂也不會變慢
聲音搜尋要比對的音樂資料庫非常龐大，因而增加了錯誤預測機率，Google用伺服器端不受限制的運算以及儲存資源，增加卷積神經網路大小以彌補這個缺點。
新聞
Google靠128維深度學習網絡打造新版音樂搜尋，辨識超大量音樂也不會變慢
聲音搜尋要比對的音樂資料庫非常龐大，因而增加了錯誤預測機率，Google用伺服器端不受限制的運算以及儲存資源，增加卷積神經網路大小以彌補這個缺點。
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文/李建興018-09-17發表
現在Android手機上的Google搜尋或是Google助理，內建了最新一代的音樂辨識功能，這源自2017年上線的Now Playing功能，但採了4倍大的深度學習神經網絡來訓練，嵌入（Embedding ）的維度從96維成長到了128維，Google宣稱，不影響辨識速度下，幾乎無限制增加可辨識的音樂資料庫數量。
2017年Google在其Pixel 2上推出Now Playing功能，這是基於深度學習神經網路的低功耗音樂辨識服務。Google在打造Now Playing時，目標朝向滿足小型且高效的訴求，資料庫只需要存放非常小的音樂特徵，可以讓裝置在沒有網際網路連線的狀態下，提供音樂辨識服務，而手機端Now Playing應用的準確度和速度，超越了當時以伺服器端系統提供的聲音搜尋（Sound Search）服務。
也因此，Google採用Now Playing相同的技術，來打造新版聲音搜尋功能，並內建到Android手機上，成為Google搜尋或是Google智慧助理的基本功能，只要使用者啟用語音查詢，聲音搜尋服務會自動偵測背景的聲音，當發現裝置附近有音樂撥放，介面便會出現相關提問，引導使用者查詢歌曲名稱，使用者也可以直接使用Hey,Google指令查詢。
http://i.imgur.com/NSCS18G.jpg
Google靠128維深度學習網絡打造新版音樂搜尋，辨識超大量音樂也不會變慢
聲音搜尋要比對的音樂資料庫非常龐大，因而增加了錯誤預測機率，Google用伺服器端不受限制的運算以及儲存資源，增加卷積神經網路大小以彌補這個缺點。
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文/李建興018-09-17發表
現在Android手機上的Google搜尋或是Google助理，內建了最新一代的音樂辨識功能，這源自2017年上線的Now Playing功能，但採了4倍大的深度學習神經網絡來訓練，嵌入（Embedding ）的維度從96維成長到了128維，Google宣稱，不影響辨識速度下，幾乎無限制增加可辨識的音樂資料庫數量。
2017年Google在其Pixel 2上推出Now Playing功能，這是基於深度學習神經網路的低功耗音樂辨識服務。Google在打造Now Playing時，目標朝向滿足小型且高效的訴求，資料庫只需要存放非常小的音樂特徵，可以讓裝置在沒有網際網路連線的狀態下，提供音樂辨識服務，而手機端Now Playing應用的準確度和速度，超越了當時以伺服器端系統提供的聲音搜尋（Sound Search）服務。
也因此，Google採用Now Playing相同的技術，來打造新版聲音搜尋功能，並內建到Android手機上，成為Google搜尋或是Google智慧助理的基本功能，只要使用者啟用語音查詢，聲音搜尋服務會自動偵測背景的聲音，當發現裝置附近有音樂撥放，介面便會出現相關提問，引導使用者查詢歌曲名稱，使用者也可以直接使用Hey,Google指令查詢。
原本的Now Playing功能系統非常小巧，用於手機上的搜尋，持續執行也不會明顯影響電力。因為Now Playing會將偵測到的音訊擷取8秒，使用卷積神經網路將數秒鐘的音訊檔案轉成獨特的指紋特徵，投影到一個由7段2秒片段組成的低維度嵌入空間，再以此特徵與手機上的定期更新的離線歌曲資料庫進行比對。搜尋裝置上的歌曲資料庫，來辨識該資料庫內的特徵資料。系統會使用兩階段來搜尋歌曲，第一階段使用快速但不精確的演算法，搜尋整個資料庫以找出可能的候選歌曲，第二階段再對候選者進行詳細分析，進一步找出正確的歌曲。
伺服器端的聲音搜尋系統運作方式和Now Playing大不相同，必須比對的資料庫是Now Playing規模的1千倍，這對搜尋的準確度和速度都是很大的挑戰。雖然Google使用Now Playing技術來改進伺服器端的聲音搜尋，但是極大的歌曲資料庫，讓錯誤預測產生的機率上升。為了降低這些錯誤，Google必須要增加辨識閾值，而這代表著必須要增加比對音訊的長度。Google認為，新的服務應該要比舊的更快，使用超過10秒的音訊不符合期待。
不過，由於聲音搜尋服務建立在伺服器端，因此可以用不受限制的運算以及儲存資源來彌補這些缺點。Google打造比原本還要大4倍的卷積神經網路，並且增加每一嵌入維度，從96維提高到了128維，減少了卷積神經網路將高維度音訊打包成低維嵌入所需要的工作量，這對於進行詳細分析的第二階段搜尋的品質至關重要。另外，Google還根據歌曲流行的程度，對索引進行加權，越流行的音樂設定越低的權重，並增加模糊朦朧的音樂權重，整體來說，比對資料庫可以幾乎沒有限制的增加歌曲，且不會過度影響資料辨識的速度。
Google仍繼續提升辨識音樂的準度和速度，特別是在背景音的處理，因為使用者辨識音樂的環境可能很安靜也可能很吵雜，這也都會直接影響辨識品質。
https://www.ithome.com.tw/news/125943
Google靠128維深度學習網絡打造新版音樂搜尋，辨識超大量音樂也不會變慢 | iThome
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心得：google現在這麼強，怎麼輸？
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