谷歌语音识别技术差错率降至4.9% 归功神经网络技术

谷歌语音识别技术差错率降至4.9% 归功神经网络技术

  谷歌 CEO 桑达尔-皮查伊(Sundar Pichai)刚刚在 2017 年谷歌I/O大会上宣称,该公司的语音识别技术现在的差错率已降低到了 4.9%。

谷歌语音识别技术差错率降至4.9% 归功神经网络技术

  相对于以往来说,这是一个非常大的进步。在 2013 年,它的差错率为 23%;在 2015 年的I/O大会上,谷歌宣称其语音识别技术的差错率为8%。

  谷歌利用深度学习技术来实现准确的图像识别和语音识别。这种方法包括用大量数据来训练名为“神经网络”的系统,然后给该系统提供新的数据,让它进行预测。

  “我们在很多产品中都采用了语音输入方式。”皮查伊说,“这是因为电脑越来越善于识别语音了。从去年以来,我们在这方面取得的进步非常惊人。我们在嘈杂环境中的语音识别技术正在不断完善。因此,当你用手机或智能家居设备 Google Home 对谷歌讲话时,我们就能够正确地识别你的声音。”

  相对而言,微软在 2016 年 10 月宣称,它已取得了可与人类媲美的语音识别水平。它的差错率当时为 6.3%。但是,我们并不清楚这两家公司是否采用了相同的衡量标准。

  事实上,谷歌吹嘘其语音识别技术的进步已有一段时间。今年初,该公司就宣称,它的语音识别差错率从 2012 年以来已减少了 30%。这种技术进步的主要原因是什么呢?谷歌证实这是因为它使用神经网络技术的缘故。

  皮查伊还分享了开发 Google Home 的逸闻趣事,“当我们开发 Google Home 的时候,我们原计划使用 8 个麦克风。但是,由于采用了基于神经波束赋形技术的神经网络系统,我们最后只需要用两个麦克风就达到了相同的效果。”

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