![](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4ea8e335c0a0c0a05f1094224f823e5b5d1db160/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimage.itmedia.co.jp%2Fait%2Farticles%2F1708%2F23%2Fcover_news056.jpg)
エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
Microsoftの音声認識技術、「テープ起こしのプロ」の精度に 研究チームが発表
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
Microsoftの音声認識技術、「テープ起こしのプロ」の精度に 研究チームが発表
Microsoftは2017年8月20日(米国時間)、同社の先端技術研究チームであるMicrosoft Researchの構築した... Microsoftは2017年8月20日(米国時間)、同社の先端技術研究チームであるMicrosoft Researchの構築した音声認識システムが、業界標準のSwitchboard音声認識タスクで「5.1%」の単語エラー率(Word Error Rate:WER)を達成したと発表した。 Microsoft Researchは2016年10月、音声文字起こしのプロ並みにエラーが少ないことを示す、WER 5.9%の達成を発表していたが、これを上回る認識精度を今回の2017年版で実現した。研究チームは併せて、このシステムの詳細を解説した技術論文「The Microsoft 2017 Conversational Speech Recognition System」も公開している。 単語エラー率の測定に使われたSwitchboardは、電話での会話データを広く収集したもので、20年以上にわたって