Большая денежная расстановка с Аллой Вичевичь: перезапусти свою финансовую реальность
Вероятность ошибки в кодовом слове (WER) составила 5,9% — столько же, сколько у профессиональных транскрибаторов.
Добиться таких показателей ученым помогли глубокие нейронные сети, способные хранить значительные объемы информации, — так называемые наборы обучающих данных. С их помощью система научилась распознавать паттерны в речи человека. Исследователи применили нейронные языковые модели для формирования ассоциативных облаков слов.
Система научилась понимать, что слово fast по смыслу ближе к quick, но никак не к slow. Благодаря этому алгоритм лучше ориентируется в речи и лучше понимает контекст. В процессе разработки был использован набор инструментов глубокого обучения Computational Network Toolkit от Microsoft.
Главный эксперт компании по изучению речи Сюэдун Хуанг заявил, что равенство ИИ и человека в этой сфере следует считать историческим достижением. Однако авторы исследования подчеркивают, что алгоритм, как и человек, пока далек от совершенства. Исследователи будут испытывать систему в шумной среде — на улицах, в ресторанах и на открытых площадках в ветреную погоду. Следующим поворотным моментом должно стать не только распознавание речи, но и ее понимание, считают в компании.Напомним, в сентябре разработчики Microsoft достигли самого высокого в мире уровня распознавания речи на тот период — процент ошибок алгоритма составил всего 6,3%. На этот раз компания побила собственный рекорд на 0,4%. Такой процент ошибок считается самым низким в индустрии. Показатель WER у профессиональных транскрибаторов так же составляет 5,9%, отмечает Microsoft в тексте исследования.
Установленный рекорд позволит усовершенствовать системы распознавания речи в Xbox, Cortana и других продуктах Microsoft.
Алгоритмы учатся не только понимать речь, но и синтезировать ее. Так нейросеть WaveNet от DeepMind говорит по-английски и по-китайски более естественно, чем новейшие системы TTS Google. Хотя пока что спутать робота с человеком нельзя, система все равно превосходит большинство существующих аналогов.
