李开复：从1983到2017，我的幸运与遗憾(3)
瑞迪教授后来说服了美国政府部门和美国标准局收集并提供了大量数据。我用美国标准局提供的标准大数据，跟多家拿国家钱的机构数据，后来一些不拿国家钱的单位（如：IBM，AT&T）也参与进来，我可使用的数据越滚越大。
除了大数据，统计学的方法还需要非常快的机器，瑞迪教授又帮我购买了最新的Sun 4机器。此后每次有新的机器，他都会说：“先问问开复要不要。” 做论文的两年多，我至少花了他几十万美元的经费。
瑞迪教授的宽容再次让我感觉到一种伟大的力量，这是一种自由和信任的力量。
在导师的支持下，我开始了疯狂的科研工作。
当时，我带着另一位学生一起用统计的方法做语音识别。同时，其他30多人用专家系统做同样的问题。从方法上来说，我们在竞争，但是在瑞迪教授的领导下，我们分享一切，我们用同样的样本训练和测试。
在1986年底，我的统计系统和他们的专家系统达到了大约一样的水平，40%的辨认率。这虽然还是完全不能用的系统，但毕竟是学术界第一次尝试这么难的问题，大家还是比较欣喜和乐观的。
1987年5月，我们大幅度地提升了训练的数据库，采用了新的建模方法，不但能够用统计学的方法学习每一个音，而且可以用统计学的方法学习每两个音之间的转折。针对有些音的样本不我又想出了一种方法（generalized triphones）来合并其他的音。这三项工作居然把机器的语音识别率从原来的40%提高到了80%！后来又提高到96%。
统计学的方法用于语音识别初步被验证是正确的方向。
大家都相信了我用的机器学习方法和隐马可夫模型算法，并且抛弃了不可行的专家系统（专家系统只达到60%的识别率）。在我的博士论文基础上，后来的Nuance，微软、苹果等公司做出了业界最领先的产品。
1988年4月，我受邀到纽约参加一年一度的世界语音学术会议，发表学术论文。
这个成果撼动了整个学术领域。这是当时计算机领域里最顶尖的科学成果。
语音识别率大幅度提高，让全世界语音研究领域闪烁出一道希望的光芒，从此，所有以专家系统研究语音识别的人全部转向了统计方法。(责任编辑：方向)
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