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沙尔克维克在谷歌从事一项雄心勃勃的研究项目，开发一种可以整合公司大量数据的语音系统。他说，目前正在实验室测试的一个项目可以让计算机理解并从本质上“思考”人们输入谷歌设备的声音。
最近在语音和机器学习方面的创新应该大大提高语音识别的能力，减轻人们的不满。siri开发团队的一些人说，工程师们正在狂热地开发语音识别技术，使其足够智能，能够实现设备和用户之间的真正对话。siri基础技术开发公司sri international(后来被苹果收购)副总裁威廉马克(william mark)表示:“语音识别技术在理解所有地区的口语方面取得了巨大进步。”“这种对话式互动现在已经成为一种尖端技术。”
蒂姆·塔特尔一直在等待语音识别技术的飞跃。1997年，他获得了麻省理工学院的博士学位，并在麻省理工学院的人工智能实验室工作。在过去的10年里，他在几家硅谷公司工作，并最终在2010年创建了自己的公司expect labs。塔特尔的公司去年开始开发一个系统，将复杂的语音命令添加到移动应用中。这个应用程序允许用户进入商店，询问他们的手机他们想买扫帚的哪个通道。
“一年前，我们进行了一次基准测试，得出的结论是很难实现这一功能。但是现在，一切都变了。我们公司在语音识别方面的投资翻了一番，这主要归功于我们所看到的技术进步。”“你会发现，那些语音识别系统的精确度与人类相当或比人类更高，已经商业化了。”
旧技术重生了
让我们快速回顾一个历史教训:两年半前，谷歌和多伦多大学的研究人员发表了一篇有影响力的论文，内容是关于使用“深层神经网络”在计算机中模拟语音。几个月后，微软和ibm联合发表了另一篇论文。谷歌工程师杰夫·迪恩(Jeff dean)称这两篇论文是“过去20年来语音研究领域取得的最大进展。”
这一新发现复兴了已经存在数十年的数字神经网络技术创新。这项技术在20世纪80年代在预测和分析大数据方面表现良好，但当时的计算机速度较慢，限制了它的发展。由于计算机处理速度的迅速提高和新软件技术的发展，神经网络最近才成为一种可行的选择。
谷歌的实验室项目基于神经网络研究。六个月前，谷歌团队放弃了一种叫做前馈神经网络的旧方法，转而使用递归神经网络。这种转换使系统能够存储更多的信息，处理更长、更复杂的序列。谷歌的创新之处在于简化了底层代码，允许软件在同一个系统中存储更多的想法和概念，使得问复杂的问题和得到合理的答案变得容易。沙尔克维克说:“复杂的系统建设将损害其长期发展。”
谷歌系统现在使用上下文、物理位置和其他习得的说话者信息来预测谈话的地点和真正含义，就像人们在谈话时所做的那样。谷歌的新网络技术应该更有效率，这样它就可以处理比以前更多的数据和回答更复杂的请求。
为了解释未来语音识别技术的工作原理，沙尔克维克以一家离谷歌总部几英里远的高端越南餐厅为例。这家餐馆被称为xanh餐馆。沙尔克维克说，对于典型的语音识别系统来说，识别这个餐厅名称的发音是一个挑战，因为xanh的发音是“zahn”，这使得识别非常困难。他说:“如果我能使用地图，说‘这是一家餐馆，它位于加利福尼亚’，那么可供参考的餐馆数量将立即减少很多。”"有了这些语义知识，我们可以大大提高语音识别的质量."
这听起来很简单，但是对于计算机来说，听一个单词，从句子中识别上下文，然后根据地理位置分析信息是极其困难和耗时的。今天，谷歌语音搜索可以正确识别餐馆，也许是因为它的开发者是餐馆的常客。沙尔克维克说，在未来，谷歌将能够用模糊的声音处理许多其他问题。
沙尔克维克说，在谷歌内部，语音识别已经取得了“空第一”的技术进步。虽然谷歌在手机上取得巨大进步需要一到两年的时间，但这个项目已经催生了可以用于谷歌其他业务的技术。沙尔克维克说:“你们开发了一些技术为登陆月球做准备，同时，你们也开发了另外100项有用的技术。”
沙尔克维克说，三年前，谷歌的语音识别技术只能识别3/4个单词。图特勒说，现在，由于创新的加速，谷歌的手机语音识别应用可以准确猜测12/13个单词。图特勒说:“在未来，我们将生活在一个设备没有键盘的世界。”
这篇文章是作者独立的观点，并不代表老虎嗅探网络的立场
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