（原標(biāo)題：IBM宣布語音識(shí)別錯(cuò)誤率接近人類水平）
網(wǎng)易科技訊3月10日消息，據(jù)IBM官網(wǎng)報(bào)道，人們?cè)谡f話時(shí)，對(duì)方每聽20個(gè)單詞都會(huì)漏掉或聽錯(cuò)1-2個(gè)單詞。在5分鐘的對(duì)話中，可能會(huì)聽錯(cuò)80個(gè)單詞。但我們多數(shù)人在聽懂說話上沒有問題。然而，電腦就不一樣了。
去年，IBM宣布在自然對(duì)話環(huán)境中的語音識(shí)別上取得重大成就：開發(fā)出單詞錯(cuò)誤率為6.9%的系統(tǒng)。此后，該公司不斷取得進(jìn)步。現(xiàn)在IBM宣布創(chuàng)造新的業(yè)界紀(jì)錄：5.5%的錯(cuò)誤率。這是對(duì)非常困難的語音識(shí)別任務(wù)：紀(jì)錄人與人之間日常對(duì)話如“買汽車”，計(jì)算出來的結(jié)果。這種紀(jì)錄的語料庫被稱為“SWITCHBOARD”，20多年來一直用于檢驗(yàn)語音識(shí)別系統(tǒng)。
IBM研究人員在實(shí)現(xiàn)這個(gè)突破時(shí)，專注于應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，將LSTM（長短期記憶）和WaveNet語言模型與三個(gè)強(qiáng)大的聲學(xué)模型結(jié)合起來。在被使用的3個(gè)聲學(xué)模型中，前2個(gè)為雙向6層LSTM，其中一個(gè)為多特征輸入，另一個(gè)有對(duì)話多任務(wù)學(xué)習(xí)能力。最后一個(gè)模型有個(gè)獨(dú)特的地方，其不僅能從積極的例子中學(xué)習(xí)，也能利用消極的例子，因此會(huì)變得越來越聰明，在重復(fù)出現(xiàn)類似說話風(fēng)格時(shí)表現(xiàn)更好。
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