Исследователи Яндекса разработали метод, который позволяет добавлять новые голосовые команды в умные устройства без ухудшения распознавания уже знакомых запросов. Технология рассчитана на сценарии, где команды выполняются без подключения к интернету: в умных колонках, бытовой технике и автомобильных ассистентах.
Как сообщает RB.ru (Rusbase), проблема появляется при дообучении моделей новым командам. После обновления они могут хуже распознавать старые фразы. В Яндексе этот эффект называют «катастрофическим забыванием». Обычно для его снижения используют методы непрерывного обучения.
В новом подходе к основной нейросети добавляют отдельный небольшой модуль для новых команд, а сама модель остается без изменений. Метод протестировали на наборе Google Speech Commands. Средняя доля пропущенных новых фраз снизилась с 6,46% до 4,37%, при этом увеличение размера модели составило менее 10%.
Исследование с описанием подхода приняли на конференцию Interspeech 2026. Она пройдет с 27 сентября по 1 октября в Сиднее.
Ключевые факты
Технология предназначена для голосовых команд, которые выполняются без подключения к интернету.
Для новых команд используется отдельный небольшой модуль, а основная нейросеть остается неизменной.
На наборе Google Speech Commands доля пропущенных новых фраз снизилась с 6,46% до 4,37%.
Для работы метода размер модели увеличился менее чем на 10%.