Apple ha da poco annunciato la partnership con Google per portare Gemini all’interno della piattaforma di Apple Intelligence, integrando l’AI di Big G nei cosiddetti Foundation Models che fungono da “cervello” per le funzionalità avanzate di Apple AI.
A lungo termine Apple ha altre novità in cantiere, almeno da quanto emerge da un nuovo documento di ricerca nel quale è descritto un metodo per consentire ad assistenti come Siri e affini di rendere più veloce la generazione di voci artificiali.
Il documento, intitolato “Principled Coarse-Grained Acceptance for Speculative Decoding in Speech”, è stato pubblicato lo scorso mese ed è firmato da cinque ricercatori che lavorano per Apple e dall’Università di Tel-Aviv. Il sito 9to5Mac spiega che nel documento si propone un approccio che potrebbe, stando a quanto riferiscono i ricercatori, “accelerare” il funzionamento dei token (le unità base che permettono all’intelligenza artificiale generativa di comprendere pienamente il linguaggio) per il parlato, garantendo allo stesso tempo la qualità vocale.
Velocità senza perdere naturalezza
Elemento-chiave della maggiore velocità è la possibilità di evitare precisazioni inutili. “Per le LLM discorsive che generano token acustici, l’esatta corrispondenza dei token è eccessivamente vincolante: molti token discreti sono acusticamente o semanticamente intercambiabili, riducendo il tasso di accettazione e limitando le accelerazioni”:
Semplificando, la soluzione di Apple denominata Principled Coarse-Graining (PCG), consiste nel raggruppare insieme suoni simili; se il modello propone suoni leggermente diversi ma equivalenti a quelli giusti, viene comunque accettato, permettendo di accelerare molto il parlato artificiale.
Secondo i ricercatori la soluzione proposta permette di accelerare la velocità di generazione delle voci, senza ridurre significativamente l’affidabilità, con l’audio che rimane chiaro e riconoscibile anche nei test più estremi.
Lo sviluppo in questione potrebbe aprire la strada verso interazioni vocali ancora più veloci, sfruttando solo un po’ più di risorse rispetto ala norma, rendendo possibile lo sfruttamento anche sui device con poca o limitata quantità di memoria.
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