微软开发的语音识别技术超越IBM沃森 出错率仅6.3%

简介:

微软开发的语音识别技术超越IBM沃森 出错率仅6.3%

微软的一个研究团队在开发语音识别技术方面取得了新成果,在语音识别准确率上面超过了IBM的超级电脑沃森。微软将其语音识别技术的出错率降到了6.3%,打破了沃森之前保持的6.9%的出错率纪录。

微软的目标是让计算机能够理解语言以及人的意图,从而帮助它改进Cortana、Skype Translator和其他跟语言有关的服务。它在语音识别技术准确性上的突破让它朝着这个目标又迈进了一步。

语音将成为一种主流计算界面。数字化语音助手比如苹果的Siri已经成为移动设备生态系统的一个组成部分,但是这项技术的执行速度仍然较慢,而且出错率比较高。现在,搜索功能和语言理解方面的技术研发取得了一些突破性成果,极大地提高了语音助手的准确率和便利性。

为了在这场技术革命中处于领先的位置,很多技术公司包括亚马逊、苹果、谷歌和IBM都已经开始面向消费者提供语音识别技术。例如,苹果在Siri中添加了第三方整合功能,允许它与第三方应用通讯。这意味着用户们将可以利用Siri服务呼叫Uber专车。

然而,要想成为消费者最主要的计算平台,语音助手仍需进一步改进和完善。据凯鹏华盈分析师玛丽·米克尔(Mary Meeker)称,语音识别的准确率必须达到99%左右(现在大约是90%),语音指令才能成为最有效的计算输入形式。

与此同时,还没有或者不打算投资语音技术的公司可能必须承担被竞争对手甩在身后的风险。Facebook的Messenger副总裁大卫·马科斯(David Marcus)最近在TechCrunch Disrupt大会上接受采访时重申了这一点。马科斯承认,Facebook目前仍把重点放在文本上面,这可能会让它无缘参与语音识别技术领域的竞争。


本文转自d1net(转载)

相关实践学习
达摩院智能语音交互 - 声纹识别技术
声纹识别是基于每个发音人的发音器官构造不同,识别当前发音人的身份。按照任务具体分为两种: 声纹辨认:从说话人集合中判别出测试语音所属的说话人,为多选一的问题 声纹确认:判断测试语音是否由目标说话人所说,是二选一的问题(是或者不是) 按照应用具体分为两种: 文本相关:要求使用者重复指定的话语,通常包含与训练信息相同的文本(精度较高,适合当前应用模式) 文本无关:对使用者发音内容和语言没有要求,受信道环境影响比较大,精度不高 本课程主要介绍声纹识别的原型技术、系统架构及应用案例等。 讲师介绍: 郑斯奇,达摩院算法专家,毕业于美国哈佛大学,研究方向包括声纹识别、性别、年龄、语种识别等。致力于推动端侧声纹与个性化技术的研究和大规模应用。
相关文章
|
6月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
基于深度学习的语音识别技术应用与发展
在当今数字化时代,语音识别技术已经成为人机交互领域的重要组成部分。本文将介绍基于深度学习的语音识别技术在智能助手、智能家居和医疗健康等领域的应用与发展,同时探讨该技术在未来的潜在应用和发展方向。
202 4
|
4月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
未来语音交互新纪元:FunAudioLLM技术揭秘与深度评测
人类自古以来便致力于研究自身并尝试模仿,早在2000多年前的《列子·汤问》中,便记载了巧匠们创造出能言善舞的类人机器人的传说。
12292 116
|
16天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
医疗行业的语音识别技术解析:AI多模态能力平台的应用与架构
AI多模态能力平台通过语音识别技术,实现实时转录医患对话,自动生成结构化数据,提高医疗效率。平台具备强大的环境降噪、语音分离及自然语言处理能力,支持与医院系统无缝集成,广泛应用于门诊记录、多学科会诊和急诊场景,显著提升工作效率和数据准确性。
|
16天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 搜索推荐
智能语音交互技术:构建未来人机沟通新桥梁####
【10月更文挑战第28天】 本文深入探讨了智能语音交互技术的发展历程、当前主要技术框架、核心算法原理及其在多个领域的应用实例,旨在为读者提供一个关于该技术全面而深入的理解。通过分析其面临的挑战与未来发展趋势,本文还展望了智能语音交互技术如何继续推动人机交互方式的革新,以及它在未来社会中的潜在影响。 ####
39 0
|
17天前
|
机器学习/深度学习 搜索推荐 人机交互
智能语音交互技术的突破与未来展望###
【10月更文挑战第27天】 本文聚焦于智能语音交互技术的最新进展,探讨了其从早期简单命令识别到如今复杂语境理解与多轮对话能力的跨越式发展。通过深入分析当前技术瓶颈、创新解决方案及未来趋势,本文旨在为读者描绘一幅智能语音技术引领人机交互新纪元的蓝图。 ###
25 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 语音技术
使用深度学习进行语音识别:技术探索与实践
【8月更文挑战第12天】深度学习技术的快速发展为语音识别领域带来了革命性的变化。通过不断优化模型架构和算法,我们可以期待更加准确、高效和智能的语音识别系统的出现。未来,随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,语音识别技术将在更多领域发挥重要作用,为人类带来更加便捷和智能的生活体验。
|
3月前
|
人工智能 算法 人机交互
FunAudioLLM技术深度测评:重塑语音交互的未来
在人工智能的浪潮中,语音技术作为人机交互的重要桥梁,正以前所未有的速度发展。近期,FunAudioLLM以其独特的魅力吸引了业界的广泛关注。本文将以SenseVoice大模型为例,深入探索FunAudioLLM在性能、功能及技术先进性方面的表现,并与国际知名语音大模型进行对比分析,同时邀请各位开发者共同参与,为开源项目贡献一份力量。
87 4
|
4月前
|
人工智能 API 语音技术
PHP对接百度语音识别技术
PHP对接百度语音识别技术
98 1
|
4月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 大数据
语音识别和语音合成技术
语音识别和语音生成是人工智能的重要分支,旨在实现计算机对人类语音的理解和生成。随着深度学习技术的快速发展,语音识别和生成技术在近年来取得了显著进展,并在多个领域实现了广泛应用。本文将介绍语音识别和生成的基本原理、关键技术及其应用,并探讨其未来的发展趋势。
184 3
|
3月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
尖叫!FunAudioLLM 技术掀起狂潮,开启语音交互的惊天巨变之门!
【8月更文挑战第8天】随着科技的进步,语音交互已成为日常不可或缺的部分。FunAudioLLM凭借其先进的自然语言处理和深度学习技术,在语音理解和生成方面实现了突破。相较于传统技术,它提升了理解和响应速度。通过简单的Python代码示例,我们可以测试其对如天气查询等指令的快速准确反馈。FunAudioLLM不仅适用于日常交流,还在医疗、教育等领域展现出应用潜力。尽管存在多语言环境下的准确性挑战,其为语音交互领域带来的革新仍值得期待。随着技术的持续发展,FunAudioLLM将为更多领域带来便利和效率。
67 0