将将来信罕见效地纳入语音识其余好办法到今朝为止仍然是一个开放的问题，有待评论辩论。

计算：记录话语所需的计算才能是一种经济束缚。我们必须推敲到对语音辨认器的每一个精度的改进。如不雅改毫不相符经济阈值，则无法安排。

一个大年夜未被安排的持续改进的经典例子是集成。1%或2%的误差降低可能会达到2-8倍的计算增长，现代的RNN说话模型平日也属于这一类。

实际上，并不建议在很大年夜的计算成本上进步精确性，已经有“先慢但精确，然后加快”的工作模式。但关键在于，直到改进足够快，它仍是弗采取的。

将来五年

语音辨认中还存在很多开放性和挑衅性的问题。这些包含：

·扩大年夜新范畴，口音和远场，低信噪比

·将更多的高低文融入辨认过程

·Diarisation和源分别

·超低延迟和高效推理

大年夜多半人甚至不会留意到mp3和通俗wav文件之间的差别。在声明人力机能之前，语音辨认器也须要对这些变更的来源进行强大年夜的支撑。

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本文标题：语音识别的下一攀登高峰是“人文境界”?

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