引入神经网络，谷歌将语音识别错误率降低30%%

1月12日，在加州圣克拉拉举行的AI前沿大会上，谷歌高级研究员Jeff Dean分享了有关谷歌语音识别准确率的最新消息：在引入神经网络之后，谷歌语音识别的错词率(word error rate)下降了30%%。

神经网络是谷歌以及其他公司在深度学习中使用的一种系统。人们利用大量的数据，比如演讲片段，来训练神经网络，然后让这些神经网络能够自动对新的数据做出判断。2012年，谷歌首次将神经网络运用于语音识别。

在深度语音和文字识别这一重要领域，谷歌向来很少公布其最新进展，虽然这些技术与谷歌的一些产品息息相关，比如智能音箱Google Home以及转为手机设计的虚拟键盘Gboard。不过，谷歌CEO 桑达尔·皮查伊在2015年的时候曾公布，谷歌在语音识别方面的错词率为8%%。

2016年8月份，苹果Siri部门的高级总监Alex Acero曾表示，Siri在所有语言的语音识别中错误率下降了50%%。

同年9月，微软宣布，在语音识别准确率上面超过了IBM的超级电脑沃森，错词率降到了6.3%%，打破了沃森之前保持的6.9%%的出错率纪录。