據物理學家組織網克日報道，微軟公布了一項關于呆板領略人類語言的重要測試功效，即研究人員得到了迄今最低語音識別會話誤碼率（WER）——6.3%.相關論文頒發在論文預印本宣布平臺arXiv上后，引起了業界存眷。

據相識，該測試是美國國度尺度局（NIST）的2000總機語音識別舉辦的任務。咨詢機構Wall Street Pit評論認為，微軟團隊轉向“作為行業尺度的電話語音識別測試”后果斐然，固定了其在語音識別規模的霸主職位。

闡明認為，微軟取得這一后果來自幾個方面的盡力：研究人員在本年早些時候，應用深度神經網絡技能贏得了一項計較機視覺挑戰；微軟最近在計較網絡東西包（CNTK）中的成熟案例，也是得到本次好后果的要害構成部門。CNTK實現了“深度進修算法”的巨大優化進級，運行速度比本來晉升一個數量級；另一個要害步調是圖形處理懲罰單位的并行練習本領取得了打破。

業內人士暗示，連年來，大型軟件公司科研經費有被縮減的趨勢，且更專注于深度神經網絡的研究，但實際上，語音識別技能的應用更早一些。有評論稱，已往20年中，東莞機房托管 ，研究顯示的計較機語音識別系統的最高誤碼率甚至到達過43%，而隨后最精彩的單系統NIST2000總機誤碼率為6.9%.在克日于舊金山進行的“Interspeech語音通信和技能國際集會會議”上，IBM自滿地公布其誤碼率只有6.6%.但此次微軟公布的6.3%的誤碼率，以微弱優勢取勝。

今朝，微軟已經擬定出了基于語音平臺的人機交互計策，樂成構建起人工智能的要害技能，讓相關語音對話在可穿著設備、智妙手機、伶俐家庭、伶俐車輛及貿易處事中發揮重要浸染。