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使用教程

​语音识别运用于在线AI系统

语音识别(Automatic Speech Recognition),一般简称ASR;是将声音转化为文字的过程,相当于人类的耳朵。

1)语音识别原理流程:“输入——编码——解码——输出”

语音识别,大体可分为“传统”识别方式与“端到端”识别方式,其主要差异体现在声学模型上。“传统”方式的声学模型一般采用隐马尔可夫模型(HMM),而“端到端”方式一般采用深度神经网络(DNN)。

注:更多编码、解码等技术细节,感兴趣的同学可看《CUI三部曲之语音识别——机器如何听懂你的话?》语音识别的应用,就这么简单?不是的,在实际场景,有很多种异常情况,都会导致语音识别的效果大打折扣,比如距离太远了不行,发音不标准不行,环境嘈杂不行,想打断也不行,等等。所以,还需要有各种解决方案来配合。

2)语音识别的评价指标——识别率

看纯引擎的识别率,以及不同信噪比状态下的识别率(信噪比模拟不同车速、车窗、空调状态等),还有在线/离线识别的区别。

实际工作中,一般识别率的直接指标是“WER(词错误率,Word Error Rate)”

定义:为了使识别出来的词序列和标准的词序列之间保持一致,需要进行替换、删除或者插入某些词,这些插入、替换或删除的词的总个数,除以标准的词序列中词的总个数的百分比,即为WER。

Substitution——替换

Deletion——删除

Insertion——插入

N——单词数目

3点说明

A)WER可以分男女、快慢、口音、数字/英文/中文等情况,分别来看。

B)因为有插入词,所以理论上WER有可能大于100%,但实际中、特别是大样本量的时候,是不可能的,否则就太差了,不可能被商用。

C)站在纯产品体验角度,很多人会以为识别率应该等于“句子识别正确的个数/总的句子个数”,即“识别(正确)率等于96%”这种,实际工作中,这个应该指向“SER(句错误率,Sentence Error Rate)”,即“句子识别错误的个数/总的句子个数”。不过据说在实际工作中,一般句错误率是字错误率的2~3倍,所以可能就不怎么看了。

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