Rozpoznávání lidské řeči pomocí počítačových systémů se v poslední době velmi rychle zlepšuje hlavně díky použití hlubokých neuronových sítí v kombinaci s velkým množstvím dat. Microsoft se pochlubil, že jeho systém rozpoznání řeči má nejnižší chybovost ze všech.
Na oficiálním blogu Microsoftu jsou k dispozici i konkrétní výsledky testů, které se používají jako měřící standard schopnosti systému rozpoznat lidskou řeč.
V rámci chybovosti (WER – word error rate) se Microsoft pyšní pouze 6,3 %, což je dle tvrzení zatím nejnižší hodnota, která byla při těchto testech dosažena. IBM nedávno představilo vlastní systém, který má chybovost 6,6 %, což je velmi blízko.
Vývoj chybovosti v průběhu historie (Zdroj: Microsoft)
Jak je vidět na obrázku, pokrok v této oblasti oproti minulosti je značný – chybovost před dvaceti lety byla 43 %, což je pochopitelně i značně nepoužitelné pro reálné nasazení, když polovina slov není správně rozpoznaná.
Inženýři mohou nyní cvičit systémy umělé inteligence velmi rychle a mnohem přesněji. Cílem je posunout schopnosti rozpoznávání lidské řeči na stejnou nebo lepší úroveň, než kterou má i sám člověk.
Aby ale bylo možné dosáhnout perfektního rozpoznávání řeči třeba u Cortany, Siri, Alexy a dalších hlasových systémů, je nutné počítat se zahrnutím i dalších dat, které se netýkají samotného hlasu. Aby bylo možné rozpoznat vyšší úrovně, je nutné chápat větší souvislosti a vědět co nejvíce informací o samotném uživateli jak v reálném čase, tak i z pohledu minulosti a budoucnosti.
Microsoft v tomto směru již dříve představil Caap (Conversation as a Platform), který se skládá právě z těchto částí nejen u chytrých asistentek, ale i chytrých chatbotů a podobně.
Díky tomu, že všichni hlavní technologičtí hráči jako Microsoft, IBM, Apple nebo Google vyvíjí systémy na bázi hlubokých neuronových sítí, konkurenční předností je co největší množství dat a rychlost, se kterou se umělá inteligence učí vše rozpoznávat.
Z pohledu celosvětového nasazení pro různé jazyky má jistě nejvíce navrch hlavně Google, který si pro rychlé a efektivní zpracování dat vytvořil i vlastní hardware v podobě procesoru TensorFlow.
Zdroj obrázku: Flickr (CC BY-SA 2.0)
