Проблема обновления офлайн-моделей долгое время оставалась одной из самых сложных в индустрии. При добавлении новых команд нейросеть часто начинает конфликтовать с уже заученными данными, что приводит к снижению точности распознавания. Инженеры Яндекса решили этот вопрос внедрением компактного вспомогательного модуля, который берет на себя обработку свежих запросов, оставляя базу неизменной.
Эффективность метода подтвердили тесты на базе Google Speech Commands. Показатель пропущенных новых фраз сократился с 6,46% до 4,37%, при этом объем модели увеличился менее чем на 10%. Описание технологии принято к публикации на профильной конференции Interspeech 2026, которая пройдет в Сиднее в конце сентября.
Комментарии (0)
Пока нет комментариев. Будьте первым!