根据蓝色巨人 IBM在官网上的公布，该公司已经开发出针对语音辨识，错误率达到 5.5% 的系统。根据这样结果，显示当前电脑语音辨识的能力已经与人类达到差不多的水准。
IBM 指出，人们在说话时，对方每听 20 个单字或词，就有可能会漏掉或听错 1 到 2 个。以此比例计算，人类在 5 分钟的对话中，有可能会听错 80 个单字或词。只是就人类来说，多数人在理解说话的意思上没有问题。然而这样的情况对电脑可就不一样。
2016 年，IBM 宣布在自然对话环境中的语音辨识上获得重大进展，也就是开发出单字或词错误率为 6.9% 的系统，之后还在不断进步。现在 IBM 宣布，已经达到新的业界纪录，创下 5.5% 错误率。而 IBM 研究人员在达成这个突破时，是专注于应用深度学习技术，将 LSTM 和 WaveNet 语言模型与其他 3 个强大的声学模型结合起来的结果。
使用的 3 个声学模型中，前 2 个为双向 6 层 LSTM。包括一个为多特征输入，另一个则是有对话多任务学习能力。最后一个模型不仅能从积极的例子中学习，也能利用消极的例子，这将使系统变得越来越聪明，在之后重复出现类似的说话风格时，便能表现更好。
IBM 表示，达成与人类同等水准，也就是错误率与一般 2 个人类说话时相当，长期以来都是在开发语音辨识时的目标，目前其他公司也正在努力追赶 IBM 的纪录。在这样的成就上，IBM 与合作伙伴 Appen 正合作呈现与人类相同水准的语音辨识系统。
不过，虽然 IBM 达成 5.5% 的错误率是一次大突破，但有其他厂商的研究发现，真正的电脑语音辨识要达到人类同等水准，其错误率应该下降到 5.1%。虽然只有 0.4% 错误率的差别，但就目前的科技技术来说，要达到与人类相同水准的错误率，还有很大一段需要努力的距离。
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