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据麻省理工学院网站近来报导，微软雷蒙德研究院开宣布一种机器学习算法,使计算机对指定主题对线%，初次与人类水平适当；对亲戚朋友日常对线%，乃至比人类技高一筹。
美国国家规范与技能研究所2000年时曾发布一个数据库，以协助处理语音辨认难题。该数据库包含的电话录音有些是个人之间既定论题的说话，其他则是亲戚朋友间的随意攀谈。
成果显现，人类在转录言语时的出错率约为4%，即每一百个字中人类会过错地转录4个字。曩昔，机器的体现距这一数字相去甚远。现在，计算机在把个人之间既定论题的说话内容转录成文字时，出错率为5.9%，而转录亲戚朋友间恣意主题的随意攀谈时，出错率为11.3%。“这比料想的还要好。”微软研究人员茨威格表明。
随后，茨威格根据不同层数的卷积神经网络来优化他们自己的深度学习体系，然后让体系的每一层可以辨认语音的不同方面。然后他们用练习数据作为规范来设置机器，以便辨认一般语音而且让他们可以习惯测验数据库。
总的来说，微软的语音辨认体系与人类具有类似的过错率，但它形成的过错类型与人类天壤之别。微软机器最常见的过错是混杂反应声响。 相比之下，人类很少犯这样的过错。对此，茨威格以为，原则上机器没有不能通过练习来辨认反应声响的理由，呈现差错可能与噪声在练习数据会集符号的方法有关。
微软研究人员表明，计算机语音辨认才能正逾越人类水平，“这对计算机职业的重要意义不亚于图形用户界面”，其间既包含Xbox这样的消费文娱设备，也包含即时语音转文字等可拜访性东西，以及“小娜”这样的个人数字助理。
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