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由谷歌研究，AI 助力社会公益团队的软件工程师 Jimmy Tobin 和 Katrin Tomanek 发布 谷歌的 AI 助力社会公益团队由研究人员、工程师、志愿者和其他拥有共同社会影响关注点的人员组成。我们的使命是通过实现真实世界的价值，展示人工智能的社会效益，项目涵盖公共卫生、可访问性、危机应对、气候和能源以及自然和社会等领域。我们相信，驱动服务于未受服务的社区的积极变革的最佳方式是与变革者及其服务的组织合作。 在本博客文章中，我们讨论了 AI 助力社会公益团队内的 Project Euphonia 所做的工作，该团队旨在改善对于患有语言障碍的人群的自动语音识别（ASR）。对于那些典型的语音，ASR模型的错误率（WER）可以低于10％。但对于那些语音障碍的人群，例如口吃、言语障碍和构音障碍等，WER可能会达到50％，甚至90％，具体取决于病因和严重程度。为了解决这个问题，我们与1000多名参与者合作，收集了超过1000小时的语音障碍样本，并使用这些数据来表明，ASR 个性化是弥合使用者语言障碍性能差距的可行途径。我们已经证明了，使用冻结层技术进行3-4分钟的训练语音，就可以成功实现个性化。 这项工作导致了 Project Relate 的开发，该项目适用于那些可能从个性化语音模型中受益的任何非典型语音的使用者。与谷歌的语音团队合作建立的 Project Relate，使得那些难以被其他人和技术理解的人们能够训练自己的模型。人们可以使用这些个性化模型来更有效地沟通并获得更多的独立性。为了使 ASR…