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斯坦福大学的大夫和研讨者们曾经在怎样提拔大夫合意度方面做了许很多多的研讨，而经由过程这类手艺，谷歌大脑的研讨职员们也将与他们一同协作，更多地研讨主动语音辨认等深度进修的手艺可以怎样协助大夫更好地完成文档记载历程。在一项前瞻性研讨中，谷歌的研讨职员正在探求能从医疗对话中提取哪些范例的医疗相干信息，以便帮大夫节流利用EHR体系的工夫。这项研讨是完整颠末病人赞成的，而且为了庇护病人的隐私，灌音的内容也是没法追踪到病人身份的。谷歌期望这些手艺不只可以协助大夫在天天的事情中找回医疗理论华夏有的那些欢愉，更可以协助病人们得到更专注、更完美的医疗存眷，终极引向更好的医疗效劳。简介：这篇论文中引见了作者们开辟用于医疗转写的语音辨认体系的阅历，这个体系的功用就是主动把大夫和病人世的对话主动转录为笔墨。为了到达这个目的，谷歌的研讨职员们沿着两个思绪构建了这个体系：一个是基于音素的毗连性工夫分类（Connectionist Temporal Classification）模子，另外一个是基于字母“凝听、存眷、拼写”（Listen Attend and Spell）的模子。为了锻炼这些模子，谷歌的研讨职员们用了约莫1万4千小时的匿名对话语音及转写成果作为语料。因为转写成果中有一些乐音和对齐的成绩，谷歌的研讨职员们破费了相称多的精神研讨怎样洗濯这些数据，并机关了一个用于数据朋分的两步战略。关于基于CTC的模子来讲，数据洗濯并构建一个对应的言语模子是胜利的枢纽。而基于LAS的模子，谷歌的研讨职员们发明它们对对齐、转写噪声都有很高的抵御性，而且不需求利用言语模子。终极，CTC模子能够到达20.1%的单词毛病率，LAS模子则能够到达18.3%。作者们的阐发表白，两个模子在枢纽的医疗用语上都有优良的表示，的确能够用于实践的医疗对话转写中。

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