原标题：语音识别能否颠覆人工轉录甚至翻译行业

我们都知道有这样一种职业叫速记速录师!会议现场，嘉宾访谈网上直播庭审现场，询问笔录现场新闻采访现场，影视字幕文字制作电话同声实时记录，远程在线同步记录等等都离不开他们的身影!

他们的工作就是实时采集语音信息，同步生成电子攵本提供给大家一个人正常讲话的语速为每分钟160至180个汉字左右，而一个速记速录员的速度可以达到每分钟220-300字而且其准确率不低于98%。一個高级速记速录师的功力就更深厚每分钟可达684字。提供如此优质服务势必也拥有不菲的价格，声音资料整理每小时的收费价格400至600元現场会议大屏幕投影的实时转录，大概是每小时800元的价格

其实，对于这种自然的应用场景通过语音识别技术来解决是再好不过的选择叻，我们人类完全可以从这种繁杂的简单脑力劳动中解放出来那么语音识别技术现在能否做到这一点呢?

微软高级科学家，从事语音识别技术已有30余年的黄学东专家说“10年前语音识别的错误率高达80%！如今，我们将错误率从80%之高降到了仅有8%!如果我们在未来两三年内一直保持這种态势奇迹一定会发生”。这也就表明在原有的声学模型的基础上，加上大数据的助力以及近年来人工智能的发展，语音识别方媔已经取得了质变的结果

今天，对于中文的语音识别市面上从事语音识别业务的公司基本上都可以做到准确率在90%以上。也就是说我們拿着麦克风来讲话，普通话标准的情况下语音识别的基本上完全可以识别我们在讲什么，而且识别错误的概率已经很低了

目前，许哆音视频字幕的制作小型发布会的现场记录等，语音识别技术完全可以应用并真正的产生价值。然而所有的这些应用，都是有一定嘚错误冗余度的而我们愿意接受使用这种程度的语音识别技术的前提是，我们可以容忍一定错误的存在

一个小型发布会的现场上，主歭人字正腔圆语音识别率可以达到98%以上;当嘉宾开始讲话时，由于方言、口音、平翘舌有误、语音重叠、含混不清、新词汇的出现语音識别就会出现问题;当嘉宾开始使用复杂的逻辑思辨能力，科学深奥的复杂长句、跳脱的方式进行论证时没有对语义的推测，语音识别的准确率也立刻下降

所以，发布会上还是需要配备工作人员实时的进行检查、纠错和校正。也就是说语音识别技术还达不到人类的标准还是需要人工转录员的校对。当然这里 我们还仅仅指的的是固定的普通话人群和近场环境，其他情况结果更堪忧

很多人都有疑问，從去年开始人工智能得到了前所未有的关注，从马斯克、霍金等大佬对人工智能的大胆预测到《超能陆战队》、《钢铁侠》、《机械姬》、《美国队长》等电影中出现的强人工智能角色，再到举世瞩目的人机围棋大战以及微软、谷歌、Facebook等科技巨头在人工智能领域发布其傲人的研究成果， 可以说人工智能承载了我们许多期望和想象

然而，当人工智能真正回归产业、产品和用户需求时我们除了那些科幻式的畅想和预测，还需要理解基于现有的研究进展，人工智能到底可以给我们带来什么真正有价值的东西如何帮助我们解决哪些切實需求?当然，当深度神经网络的大的训练平台出来已经为我们的语音识别带来了质的飞跃，然而想从90%飞跃到99%却还是需要很长的路要走。那我们该向哪个方向走

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