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人工知能

Microsoftの音声認識技術、英語では人間並みのレベルに到達 27

ストーリー by hylom
日本語だとどうなんでしょう 部門より
headless 曰く、

Microsoftの音声認識技術が英語では人間並みのレベルに到達したそうだ(論文概要Next at MicrosoftThe Next WebRegister)。

論文ではNIST 2000テストのSwitchboardとCallHomeを用い、人間(文字起こし専門家)とMicrosoftのASR(Automatic Speech Recognition)システムでのエラー率(WER: word error rate)を比較している。

SwitchboardのWERは専門家・ASRともに5.9%。MicrosoftのASRシステムは9月に6.3%に到達していたが、1か月ほどで0.4%向上したことになる。一方、CallHomeでは専門家の11.3%に対しASRは11.1%となり、人間による認識能力を上回った。

人間並みの音声認識技術の実現は、5年前には想像もできなかったという大きなマイルストーンであり、幅広い製品の機能を大幅に拡張することが期待される。

  • by Anonymous Coward on 2016年10月27日 15時41分 (#3104022)

    ちょっと前までは意味の通った文章になってない、使い物にならないレベルだったんだが、
    最近使ってみたらかなりの精度に仕上がっていてびっくりした。

    余りに優秀なんで、もしや人手?と思ったが、ときどきおバカな間違いをするので、
    やはり自動認識らしい。

    すごいもんだ。

    ここに返信
  • by Anonymous Coward on 2016年10月27日 15時48分 (#3104027)

    It's Engrish!

    ここに返信
  • by Anonymous Coward on 2016年10月27日 17時06分 (#3104089)

    この分野でも日本語対応って30年ぐらい停滞しているんだよなあ。
    一般への応用は進んではいるのだけれど、認識率とか、認識後の文章への補正とかあまり進んでいない。
    英語版の認識モジュールを流用すればいいという割り切りが、日本語特有の誤認識を生み出している。
    そのうえ、日本でも研究が盛んだった頃に知財による変な利権がついているようで、日本国内ではそれが足かせになっているというのもある。
    残念な話である。

    ここに返信
    • by Anonymous Coward

      玉虫色に的確な白黒つけるAIできたら
      日本で大ヒット間違いない罠

      • by Anonymous Coward

        玉虫色とわかってるだけマシかと
        ♯笑えねえ

    • by Anonymous Coward

      日本は文脈だけでなくシチュエーションとか場所に依っても意味が変わったりするからなぁ。
      カメラとかGPSも付けないと正確な翻訳は難しいのじゃ。

      「ぶぶづけでも」は「粗末な漬物しかないが、晩御飯を上がって行きなさい」では無いよね。
      でも文章的にストレートに意訳すると後者なんだ。
      でも実際の意味は逆だ。

    • by Anonymous Coward

      「びーず」と発音した時に「B'z」なのか「ビーズ」なのか「びーず」なのか「Bees」なのか、パターン多すぎて難しいんだと思う。
      漢字も絡むから、さらに難易度高い。

      認識するだけならまだしも、それを解釈してアクションを起こす時に、漢字とひらがな、の違いだけでも結果が変わってしまう。
      検索結果に出ないとか。世界でも最も複雑な言語の一つでは。

  • by Anonymous Coward on 2016年10月27日 17時35分 (#3104118)

    google翻訳で英語を訳したらチンパンジーなみの翻訳が返ってくるのだが、あれが並みの人間のレベルに近づくのはいつですか?

    ここに返信
    • by Anonymous Coward

      翻訳については、基本的にこの30年ぐらい大きな進展はないよ。
      今の翻訳は、字句解析した結果を、機械的に単語を置き換えて、変換先の構文に突き合わせて再構築しているだけなんです。
      意味解析によるフレーム問題というのがありまして、意訳レベルのものはできないのです。
      特に日本語が主語や目的語の省略があまりにも多くて、それを文脈から補えないものだから、翻訳の品質が悪いのです。
      要素がそろっていそうな英語だって、他の言語に翻訳するには足りない要素が多いのです。

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アレゲはアレゲ以上のなにものでもなさげ -- アレゲ研究家

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