Распознавание речевых команд было реализовано нами еще в 2000 году. Распознавание от MS и IBM на мобильных платформах появилось позже. Существуют следующие параметры качества системы распознавания команд. - вероятность ошибки в распознавании; - устойчивость к шумам, акцентам, слитному произнесению; - ресурсоемкость; - размер словаря, наличие автоматического транскриптора; - наличие уровня понимания. Кроме того, различаются (иногда кардинально) результаты при распознавании коротких или длинных фраз, отдельная песня распознавание цифр. Диктовка, распознавание команд, телефонные колл-центры, вылавливание из потока отдельных слов - это всё совершенно разные системы. Диктовка - это Драгон (Nuance) - до построения уровня понимания - нерабочая система. Попытки Гугл в этой области выглядят предпочтительней, но до совершенства далеко. Распознавание команд без понимания - это гугл, Nuance (apple) и MS. Это системы с максимальным но конечным словарем, поэтому вероятность ошибки велика. У гугля - ошибки спрятаны за вторым уровнем выбора (выбором из поискового списка ), у МS - нет. Выбор ключевых слов из потока - это в основном специальные системы типа Эшелон. Вероятность ошибки высокая. Распознавание с уровнем понимания - кроме нас известно что играется IBM. На суперкомпах. Всё остальное - университетское баловство или люди занялись не своим делом, но еще этого не знают и пыжатся. Чем отличаемся мы. Во-первых задачей системы. Она предназначена для обеспечения речевых интерфейсов со свободными командами (не надо заучивать команды). Кроме собственно распознавателя есть еще уровни понимания. Мы в каждый момент времени в зависимости от контекста и ситуации меняем список наиболее вероятных и имеющих смысл команд. Это не так просто обеспечить в реальном времени (никто не может). Из-за этого в любой момент времени у нас словарь системы намного меньше. Что положительно влияет на точность. Кроме того, у нас система намного устойчивей к шумам и акцентам и требует намного меньше ресурсов. Всё это приводит к тому, что при построении речевых интерфейсов уровень ошибок у нас в разы меньше конкурентов. Т е у нас точность 99,9% а у них 80-92%, т е количество ошибок отличается на два порядка. А так в принципе - все это системы распознавания ;)