Размер шрифта
А
А
А
Новости
Размер шрифта
А
А
А
В Тосно подростки нашли снаряд времен ВОВ на берегу реки 07:23
Число жертв железнодорожной катастрофы в Индии возросло... 07:22
В Совфеде предложили создать в России Национальный центр... 07:13
В Павлодаре дети пострадали от удара током в фонтане 07:13
Тренер Газзаев назвал серебро ЦСКА в РПЛ большим достижением 07:10
Власти Эстонии усомнились в возможности Украины вступить... 06:57
В Китае предостерегли от создания блоков типа НАТО в Азии 06:50
Мбаппе объявил, что остается в «ПСЖ» как минимум на сезон 06:46
Макрона обвинили в желании продать часть Украины во имя мира... 06:45
Главы разведывательных служб провели секретную встречу 06:33
Фильм «Русалочка» раскритиковали за то, что... 06:30
Северная Корея прекратит сообщать Международной морской организации... 06:29
Пас Барбашева помог «Вегасу» обыграть... 06:15
Месси получил официальное предложение от «Интер Майами» 06:12
Врио губернатора Херсонской области осудил «формулу мира» Зеленского 06:10
Студия Disney уволила режиссера «Базза Лайтера» и «В... 06:07
В ЦСКА рассказали о большой вероятности возвращения Марио... 05:50
Актер Борис Щербаков назвал слухами новость об удалении почки 05:49
Аналитик назвала причину рекорда ипотечных кредитов в мае 05:48
Бывший разведчик ВС США поднял на смех Блинкена после его слов... 05:37
Gazeta.ru на рабочем столе
для быстрого доступа
Установить
Не сейчас

Разработки резидента «Сколково» позволили системе распознавания речи сравняться с человеком

Компания Microsoft объявила, что ее система распознавания речи по уровню точности сравнялась с распознаванием речи живым человеком. Добиться этого выдающегося результата ученым удалось с помощью метода, разработанного резидентом «Сколково» компанией «ЦРТ-инновации» (Группа ЦРТ).

«Мы использовали моделирование человеческого языка многослойными рекуррентными нейронными сетями с блоками долговременной и кратковременной памяти (long short term memory). Они позволяют учитывать дальний смысловой контекст в предложениях. Это заметно снижает количество ошибок распознавания», — комментирует Кирилл Левин, руководитель научно-исследовательского департамента ЦРТ.

На сегодняшний день набор алгоритмов, разработанный учеными группы ЦРТ, занимает третье место в мире по качеству распознавания речи американцев в лабораторных условиях. Российские технологии уступают только последним разработкам IBM и Microsoft.

Несколько дней назад группа исследователей Microsoft в области искусственного интеллекта опубликовала научную статью по автоматическому распознаванию телефонных разговоров американцев. Согласно отчету, ошибка распознавания составила 5,9% — это означает, что более 94% слов система распознает верно. Такой же результат в аналогичных условиях показали профессиональные стенографисты. Исследователи из Microsoft подчеркивают, что наибольший вклад в улучшение результата внесло использование метода, предложенного Группой ЦРТ на международной конференции Interspeech сентябре 2016 года в Сан-Франциско.

«Мы достигли уровня человека. Это историческое достижение», — заявил главный инженер исследовательской группы Microsoft по работе с искусственным интеллектом Сюэдун Хуан (Xuedong Huang). С ученым согласен и Сергей Ходаков, руководитель направления «Безопасные информационные технологии» IT-кластера Фонда «Сколково». «Достижение уровня точности распознавания речи, сопоставимого с точностью человека, — важный шаг к созданию новых технологий и продуктов, направленных на решение задач автоматизации предоставления сервисов и обеспечения безопасности, — говорит он. — Считаю, что признание технологий, разработанных «ЦРТ-инновации», со стороны ведущих компаний является отличной рекомендаций, подтверждающей инновационность и высокий коммерческий потенциал российских разработок. Это достижение поможет нашему резиденту укрепить свои позиции в России и успешно продолжить коммерциализацию на международном рынке».

Ранее корпорация уже публиковала результаты экспериментов по распознаванию на стандартном наборе тестов «НИСТ-2000». Тогда специалистам удалось снизить ошибку до 6,3%. Ученые добились этого к середине октября. Последний рывок в повышении качества распознавания удалось сделать благодаря модернизации архитектуры искусственного интеллекта, основанного на нейронных сетях.