{"id":130693,"date":"2018-12-03T16:47:46","date_gmt":"2018-12-03T15:47:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ifun.de\/?p=130693"},"modified":"2018-12-03T16:49:46","modified_gmt":"2018-12-03T15:49:46","slug":"apple-fuer-akademiker-siris-rufbereitschaft-auf-dem-homepod","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ifun.de\/apple-fuer-akademiker-siris-rufbereitschaft-auf-dem-homepod-130693\/","title":{"rendered":"Apple f\u00fcr Akademiker: Siris Rufbereitschaft auf dem HomePod"},"content":{"rendered":"

Apples Forschungs-Blog<\/a>, das im vergangenen Sommer gestartete „Apple Machine Learning Journal“, w\u00fcrzt den Monatsanfang mit einem neuen Eintrag und widmet sich unter der \u00dcberschrift „Optimizing Siri on HomePod in Far\u2011Field Settings“ dem hervorragenden Sprachverst\u00e4ndnis des intelligenten Lautsprechers. <\/p>\n

\"Apple<\/a><\/p>\n

Zwar reagiert Apples HomePod auf viele Kommandos – wenn es etwa darum geht Online-Radios abzuspielen oder Spotify-Wiedergabelisten wiederzugeben – nur mit einem entt\u00e4uschenden Unverm\u00f6gen, Siri selbst steht jedoch auch bei dem am leisesten dahingefl\u00fcsterten „Hey Siri“ sofort Gewehr bei Fu\u00df. <\/p>\n

Apples Sprachassistentin, dies gestehen auch ausgesprochenen HomePod-Kritiker ein, hat weder Probleme mit lauten Umgebungen, noch mit einem gro\u00dfen Abstand zwischen HomePod und Sprecher oder aber mit laufender Musik. Fast ohne Ausnahme ist Siris Rufbereitschaft hervorragend. <\/p>\n

\"Homepod<\/a><\/p>\n

Warum dies so ist und welche Faktoren dazu beitragen, erkl\u00e4rt der jetzt freigegebene Blogeintrag<\/a>:<\/p>\n

Die typische Audioumgebung f\u00fcr HomePod hat viele Herausforderungen – Echo, Nachhall und Rauschen. Im Gegensatz zu Siri auf dem iPhone, das nahe am Mund des Benutzers arbeitet, muss Siri auf dem HomePod auch in einem weit entfernten Umfeld gut funktionieren. <\/p>\n

Benutzer m\u00f6chten Siri von vielen Orten aus aufrufen, beispielsweise von der Couch oder der K\u00fcche, ohne R\u00fccksicht darauf zu nehmen, wo HomePod positioniert ist. […] In diesem Artikel diskutieren wir die maschinellen Lerntechniken, die wir f\u00fcr die Online-Signalverarbeitung verwenden, sowie die Herausforderungen, mit denen wir konfrontiert waren, und unsere L\u00f6sungen zur Erreichung umweltfreundlicher und algorithmischer Robustheit bei gleichzeitiger Gew\u00e4hrleistung der Energieeffizienz.<\/p><\/blockquote>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\"Homepod<\/a>

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