Speech recognition has made tremendous progress in the past decade, thanks to
the rise of the deep learning techniques and the development of various
open-source speech recognition toolkits. To give an example, the original
Librispeech paper [1]} in 2015 reports a
word-error-rate (WER) of 13.97% for its test-other evaluation set, while
in [2]}, the authors report 2.6% for the same evaluation
set. That is a reduction of 81.4% in terms of WER in just 5 years!

Распознавание речи сделало огромный прогресс за последнее десятилетие благодаря развитию глубокого обучения и созданию различных открытых инструментариев для распознавания речи. В качестве примера, статья об оригинальном проекте Librispeech в 2015 году [1] сообщает о словесной ошибках (WER) в 13,97% для набора оценки "test-other", в то время как в [2] авторы сообщают о 2,6% WER для того же набора оценки. Это снижение WER на 81,4% всего за 5 лет!