雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論按：語(yǔ)音到文字的轉(zhuǎn)換是語(yǔ)音研究領(lǐng)域的重要課題。自引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法以來(lái)，語(yǔ)音識(shí)別正確率有了長(zhǎng)足的進(jìn)展，也為蘋(píng)果 Siri、亞馬遜 Echo、科大訊飛語(yǔ)音輸入法等等實(shí)際產(chǎn)品提供了生長(zhǎng)的土壤。面對(duì)算法識(shí)別總還是比人類(lèi)要差一些的現(xiàn)狀，微軟剛剛發(fā)布一篇博文公布了自己的最新成果，達(dá)到人類(lèi)水平已經(jīng)不是夢(mèng)想。雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論編譯如下。

2016年，微軟語(yǔ)音和對(duì)話研究團(tuán)隊(duì)對(duì)外公布了一則里程碑性的消息，他們?cè)?nbsp;Switchboard 數(shù)據(jù)庫(kù)的對(duì)話語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)中達(dá)到了人類(lèi)的一致性水平，這意味著他們的系統(tǒng)識(shí)別對(duì)話中文字的能力已經(jīng)和專(zhuān)業(yè)的人類(lèi)轉(zhuǎn)錄員一樣好。

當(dāng)時(shí)微軟的研究人員們測(cè)量的這個(gè)轉(zhuǎn)錄系統(tǒng)的單詞誤識(shí)別率為5.9%，這個(gè)表現(xiàn)已經(jīng)達(dá)到了他們測(cè)量的人類(lèi)轉(zhuǎn)錄員的水平；其它的研究人員也進(jìn)行了自己的研究，運(yùn)用了一個(gè)更加深入的多轉(zhuǎn)錄員協(xié)作模式，達(dá)到了更好的5.1%的人類(lèi)平均單詞錯(cuò)誤率。這個(gè)結(jié)果和更早的研究是相符的，其中表明如果人類(lèi)更仔細(xì)、更努力地去做，他們就能夠?qū)?duì)話中出現(xiàn)的確切單詞有更高的一致性。

一年后的8月20日，微軟語(yǔ)音和對(duì)話研究團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人黃學(xué)東興奮地公布了他們的最新進(jìn)展，他們的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)也達(dá)到了同樣的5.1%的錯(cuò)誤率。這是業(yè)界的新的里程碑，也比他們?nèi)ツ甑某煽?jī)又有顯著的提高。研究的細(xì)節(jié)在他們一同發(fā)表的論文「The Microsoft 2017 Conversational Speech Recognition System」中進(jìn)行了詳細(xì)介紹。

Switchboard 是一個(gè)錄制的電話對(duì)話語(yǔ)料庫(kù)，語(yǔ)音研究界用這個(gè)語(yǔ)料庫(kù)測(cè)試語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的表現(xiàn)已經(jīng)有20多年的時(shí)間。測(cè)試任務(wù)是對(duì)陌生人之間關(guān)于運(yùn)動(dòng)和政治話題的討論進(jìn)行從語(yǔ)音到文字的轉(zhuǎn)錄。

相比去年的單詞誤識(shí)別率，今年的系統(tǒng)又把它下降了12%。這個(gè)新系統(tǒng)在他們使用的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音語(yǔ)言模型上又繼續(xù)加入了一系列改進(jìn)，其中添加了一個(gè)額外的 CNN-BLSTM（convolutional neural network combined with bidirectional long-short-term memory，帶有雙向LSTM的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）用來(lái)提升語(yǔ)音建模的效果。并且，系統(tǒng)中以前就在使用的從多個(gè)語(yǔ)音模型進(jìn)行綜合預(yù)測(cè)的方法，如今在幀/句音級(jí)別和單詞級(jí)別下都可以發(fā)揮效果。

除此之外，微軟的研究員們還根據(jù)整個(gè)對(duì)話過(guò)程的歷史記錄來(lái)預(yù)測(cè)接下來(lái)可能會(huì)說(shuō)的話，進(jìn)一步加強(qiáng)了識(shí)別器的語(yǔ)言模型，大大增強(qiáng)了模型對(duì)話題和局部上下文的適應(yīng)能力。

在開(kāi)發(fā)過(guò)程中，研究團(tuán)隊(duì)也從自家的大規(guī)模深度學(xué)習(xí)軟件 Microsoft Cognitive Toolkit 2.1 (CNTK) 中獲益匪淺，不管是探索模型架構(gòu)還是優(yōu)化模型的超參數(shù)。并且，微軟在云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)置方面的投資，尤其是 Azure 云GPU，也幫助提升了訓(xùn)練模型、測(cè)試新想法的效果和速度。

在過(guò)去的25年中，達(dá)到與人類(lèi)水平的錯(cuò)誤率都是這個(gè)領(lǐng)域的研究目標(biāo)。如今，微軟在長(zhǎng)期研究中的投入已經(jīng)證明了它們的價(jià)值，微軟未來(lái)也會(huì)在 Cortana、Presentation Translator、Microsoft Cognitive Services等自家產(chǎn)品和服務(wù)中讓用戶們感受到這些技術(shù)的好處。看到百萬(wàn)級(jí)的用戶每天使用這些產(chǎn)品，微軟的研究團(tuán)隊(duì)也感到非常欣慰。

在語(yǔ)音識(shí)別方面，業(yè)界和學(xué)術(shù)界有許多研究團(tuán)隊(duì)都做出了杰出的貢獻(xiàn)，微軟研究團(tuán)隊(duì)也表示自己從這個(gè)領(lǐng)域的整體發(fā)展中得到了很大收獲。不過(guò)，雖然在 Switchboard 語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)中取得了5.1%錯(cuò)誤率這樣的喜人成果，整個(gè)語(yǔ)音研究領(lǐng)域還有許多的挑戰(zhàn)等待克服，比如在有噪音、錄音距離較遠(yuǎn)的場(chǎng)景下，在語(yǔ)音有口音的情況下，在只有非常有限的講話風(fēng)格和語(yǔ)言訓(xùn)練數(shù)據(jù)的條件下，達(dá)到接近人類(lèi)水平的語(yǔ)音識(shí)別效果都還是很大的困難。另一方面，在教會(huì)了電腦把語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文字之后，下一步還要教會(huì)電腦理解其中的含義和目的。在微軟研究團(tuán)隊(duì)看來(lái)，從語(yǔ)音識(shí)別到語(yǔ)音理解將會(huì)是語(yǔ)音相關(guān)技術(shù)的下一個(gè)重要前沿。

論文地址：https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/microsoft-2017-conversational-speech-recognition-system/ 

via Microsoft Research Blog，雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論編譯

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