微軟雷蒙德接洽院開拓出一種機器進修算法,使計劃機對指定中心對話的語音辯別率增至94.1%，首次與生人程度符合；對親屬伙伴凡是對話的辯別率達88.9%，以至比生人技高級中學一年級籌。

美利堅合眾國國度典型與本領(lǐng)接洽所2000年時曾頒布一個數(shù)據(jù)庫，以扶助處置語音辯別困難。該數(shù)據(jù)庫包括的電話灌音有些是部分之間既定論題的說話，其余則是親屬伙伴間的隨便交談。

截止表露，生人在轉(zhuǎn)錄談話時的墮落率約為4%，即每第一百貨商店個字經(jīng)紀類會缺點地轉(zhuǎn)錄4個字。往日，機器的展現(xiàn)距這一數(shù)字相去甚遠。此刻，計劃機在把部分之間既定論題的說話實質(zhì)轉(zhuǎn)錄成筆墨時，墮落率為5.9%，而轉(zhuǎn)錄親屬伙伴間大肆中心的隨便交談時，墮落率為11.3%。 這比預見的還要好。 微軟接洽職員茨威格表白。

隨后，茨威格按照各別層數(shù)的卷積神經(jīng)搜集來優(yōu)化她們本人的深度進修體制，進而讓體制的每一層不妨辯別語音的各別上面。而后她們用熟習數(shù)據(jù)動作典型來樹立機器，再不辯別普遍語音并且讓她們不妨風氣嘗試數(shù)據(jù)庫。

總的來說，微軟的語音辯別體制與生人具備一致的缺點率，但它形成的缺點典型與生人半斤八兩。微軟機器最罕見的缺點是污染反應聲音。比擬之下，生人很少犯如許的缺點。對此，茨威格覺得，規(guī)則上機器沒有不許經(jīng)過熟習來辯別反應聲音的來由，展示缺點大概與噪聲在熟習數(shù)據(jù)會合標志的本領(lǐng)相關(guān)。

微軟接洽職員表白，計劃機語音辯別本領(lǐng)正勝過生人程度， 這對計劃機行業(yè)的要害意旨不亞于圖形用戶界面 ，個中既包括xbox如許的耗費娛樂擺設，也包括立即語音轉(zhuǎn)筆墨等可考察性東西，以及 小娜 如許的部分數(shù)字輔助。