雷锋网 AI 科技评论按：把一段输入音频转换为一段文本的任务「自动语音识别（ASR）」，是深度神经网络的流行带来了极大变革的人工智能任务之一。如今常用的手机语音输入、YouTube 自动字幕生成、智能家电的语音控制都受益于自动语音识别技术的发展。不过，开发基于深度学习的语音识别系统还不是一个已经完善解决的问题，其中一方
雷锋网 AI 科技评论按：在近二十年来，尤其是引入深度学习以后，语音识别取得了一系列重大突破，并一步步走向市场并搭载到消费级产品中。然而在用户体验上，「迟钝」可以算得上这些产品最大的槽点之一，这也意味着语音识别的延迟问题已经成为了该领域研究亟待解决的难点。日前，谷歌推出了基于循环神经网络变换器（RNN-T）的全神经元设
（原标题：Speech recognition is tech's next giant leap, says Google Company says spoken word already essential in developing countries with low literacy rates）图
via pixabay雷锋网 AI 科技评论按：本文是由来自谷歌语音团队的科学家 Tara N. Sainath 和来自谷歌大脑团队的科学家 Yonghui Wu 共同撰写的，文中简单介绍了最新论文《
State-of-the-art Speech Recognition With Sequence-to-Se
科技猎