CobiNet(寧(ning)波)推薦文章(zhang)： [摘要(yao)] 隨著人工(gong)(gong)智能時代(dai)的到來，腦力勞動(dong)者也紛紛將被搶了(le)飯(fan)碗，這次(ci)輪(lun)到了(le)人工(gong)(gong)速記員要(yao)下崗了(le)。

機器人的出現，已然造成了大批體力勞動者的失業，而隨著人工智能時代的到來，腦力勞動者也紛紛將被搶了飯碗，這次輪到了人工速記員要下崗了。

環顧現有的(de)帶語(yu)音(yin)識(shi)別能力(li)的(de)系統，無(wu)論是蘋果的(de) Siri、亞馬遜的(de) Alexa 還(huan)是微軟的(de) Cortana，用(yong)戶(hu)在(zai)使用(yong)起來多少(shao)還(huan)是經常想砸(za)手機，因為它們經常擅自(zi) 自(zi)動糾正 用(yong)戶(hu)話，可見要簡單(dan)地做個(ge)好的(de) 聽(ting)寫員 實在(zai)是不(bu)容(rong)易。

然(ran)而(er)，10月17日(ri)的(de)時候，微軟發(fa)布了一份名為《達到與人(ren)類具(ju)備同等交流(liu)對話水平(ping)》(Achieving Human Parity in Conversational Speech)的(de)論文。該論文宣稱，他們在語(yu)音識(shi)別上的(de)技術(shu)已經高于(yu)專業的(de)人(ren)工速記員(yuan)了。

為了(le)(le)能夠進行比(bi)較，微(wei)軟的(de)(de)(de)研究人員(yuan)找來(lai)了(le)(le)一(yi)(yi)段它們具有(you)正確腳本的(de)(de)(de)音頻(pin)片(pian)段，并請來(lai)了(le)(le)一(yi)(yi)家第三方公司來(lai)進行語(yu)音轉文本處(chu)理。這(zhe)個第三方公司的(de)(de)(de)操作方式分為兩部分：一(yi)(yi)名(ming)謄寫(xie)員(yuan)邊(bian)聽(ting)音頻(pin)邊(bian)將內容(rong)打(da)出來(lai)，而另一(yi)(yi)名(ming)則一(yi)(yi)邊(bian)聽(ting)音頻(pin)一(yi)(yi)邊(bian)修(xiu)正第一(yi)(yi)人提供的(de)(de)(de)文本。隨后，根(gen)據和標準的(de)(de)(de)正確文本對比(bi)，第三方公司的(de)(de)(de)錯誤(wu)率(lv)分別是 5.9% 和 11.3%。

而微軟的識(shi)別(bie)系統，在經(jing)過 2000 小時對人(ren)(ren)類交談素材的學習后(hou)，針對同一份音頻材料進(jin)行了語(yu)音識(shi)別(bie)，錯(cuo)誤率分別(bie)為 5.9% 和 11.1%，數量上來看，比人(ren)(ren)類對照(zhao)組少了十來個錯(cuo)誤。

雖然(ran)這次測試的(de)(de)(de)(de)成(cheng)績不錯(cuo)，但畢(bi)竟處理的(de)(de)(de)(de)音頻(pin)材料與真(zhen)實(shi)生活場景的(de)(de)(de)(de)貼近(jin)性還是比較遙遠。而(er)微軟(ruan)的(de)(de)(de)(de)研究(jiu)人員(yuan)也表(biao)明，下一步(bu)會將(jiang)該(gai)系(xi)統(tong)放在(zai)帶(dai)有部分背(bei)景噪音的(de)(de)(de)(de)場景中，例如在(zai)派對或(huo)是在(zai)高(gao)速公路上行駛的(de)(de)(de)(de)汽車上。同時，人類對照組的(de)(de)(de)(de)可參考性也還需要考究(jiu)。但無論如何(he)，希望這次的(de)(de)(de)(de)針(zhen)對語音識別的(de)(de)(de)(de)研究(jiu)突破(po)不會成(cheng)為那種被(bei)報道(dao)一次之后就消(xiao)失的(de)(de)(de)(de)信息。

文章編輯：CobiNet(寧波)  
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