微軟語(yǔ)音和對(duì)話研究團(tuán)隊(duì)在去年10月宣布，運(yùn)用業(yè)界常用的電話錄音測(cè)試集Switchboard，微軟語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)錯(cuò)誤率為5.9%，辨識(shí)能力可以達(dá)到人類的水準(zhǔn)，近日則宣布，該語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的錯(cuò)誤率已經(jīng)降至5.1%，正式超越專業(yè)的聽打記錄人員。

　　語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確度超越人類，是微軟過(guò)去25年，一直想要達(dá)成的目標(biāo)，微軟所采用的電話對(duì)話錄音測(cè)試集Switchboard，是語(yǔ)音研究社群采用了超過(guò)20年的測(cè)試語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)，開發(fā)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的過(guò)程，城程式需要自動(dòng)記錄不同人講不同議題的對(duì)話，像是體育或是政治等。

　　與去年發(fā)布的正確率相比，微軟用一系列的工具來(lái)改善類神經(jīng)網(wǎng)路聲學(xué)和語(yǔ)言模型，將此系統(tǒng)的錯(cuò)誤率講低，像是，增加了一項(xiàng)結(jié)合卷積式網(wǎng)路和雙向的長(zhǎng)短期記憶演算法的CNN-BLSTM，雙向的長(zhǎng)短期記憶演算法是一種時(shí)間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），來(lái)改善聲學(xué)模型。

　　此外，微軟還透過(guò)聲音的辨識(shí)單元Senone、Frame，以及單詞，結(jié)合多個(gè)聲學(xué)模型的預(yù)測(cè)，作為語(yǔ)音識(shí)別的方法，并利用過(guò)去歷史對(duì)話紀(jì)錄，增強(qiáng)語(yǔ)音識(shí)別的語(yǔ)言模型，來(lái)預(yù)測(cè)對(duì)話接下來(lái)會(huì)講的字詞，如此一來(lái)，可以模型更能夠有效地判斷對(duì)話的主題和內(nèi)容。

　　這項(xiàng)語(yǔ)音識(shí)別是仰賴微軟自家的深度學(xué)習(xí)框架CNTK2.1版，并利用微軟的云端計(jì)算的基礎(chǔ)架構(gòu)，特別是Azure GPUs，大幅地提升訓(xùn)練模型的效率，也能快速地測(cè)試新設(shè)計(jì)的演算法。

　　微軟表示，雖然系統(tǒng)辨識(shí)Switchboard的錯(cuò)誤率已經(jīng)達(dá)到只有5.1%，是一個(gè)非常大的突破，不過(guò)，未來(lái)還有許多可以繼續(xù)鉆研的問(wèn)題，像是如何讓機(jī)器像人一樣，在吵雜的環(huán)境下，辨識(shí)出有腔調(diào)的語(yǔ)音、不同風(fēng)格的說(shuō)話方式和語(yǔ)言。

　　微軟希望可以這項(xiàng)研究結(jié)果應(yīng)用在微軟自家的產(chǎn)品和服務(wù)上，像是語(yǔ)音個(gè)人助理Cortana和認(rèn)知服務(wù)等。未來(lái)，不只讓機(jī)器記錄語(yǔ)音內(nèi)容，還要能理解對(duì)話的意思和意圖，從語(yǔ)音識(shí)別到理解語(yǔ)意，是微軟接下來(lái)主要發(fā)展的語(yǔ)音科技目標(biāo)。