语音识别技术正在取得哪些进展?

语音识别技术正在取得哪些进展?

开发人员使用评估准确性和效率的各种度量和方法来测量语音识别系统的性能。最常见的度量之一是单词错误率 (WER),它计算与参考转录相比错误识别的单词的百分比。通过计算将识别的语音转换为正确的转录所需的替换、插入和删除的数量来确定WER。例如,如果语音识别系统转录十个单词中有三个错误的句子,则WER将被30%。此指标可帮助开发人员了解其系统在实际环境中的性能。

除了WER之外,开发人员还经常查看其他指标,例如句子错误率 (SER),该指标评估整个句子转录不准确的百分比,而不仅仅是单个单词。他们还考虑识别延迟,这是从输入语音到系统产生转录所花费的时间。这在需要实时响应的应用中尤其重要,例如虚拟助手或客户服务机器人。例如,如果系统花费太长时间来提供响应,则可能导致用户受挫,即使识别准确度很高。

最后,开发人员进行用户研究并收集反馈,以评估主观性能方面,例如系统与之交互的自然程度和容易程度。这些研究有助于识别超出准确性的问题,例如难以理解某些重音或短语。使用定量指标和定性反馈的组合允许开发人员微调他们的语音识别系统,使它们既准确又用户友好。这种整体方法可确保系统在各种环境中有效工作并满足用户的需求。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
企业如何采用开源软件?
企业通过一个结构化的过程采用开源软件,通常包括评估、集成和支持。最初,组织评估其需求,以确定开源解决方案在某些方面相较于专有软件的优势。这一评估阶段涉及对可用的开源工具进行研究,分析其社区,并考虑可扩展性、功能性和安全性等因素。例如,一家公
Read Now
Q-learning和SARSA之间有什么区别?
训练强化学习 (RL) 模型面临几个挑战。 -示例效率低下: RL代理通常需要与环境进行大量交互才能学习有效的策略。这在计算上可能是昂贵的,特别是在复杂的环境中。经验回放和政策外学习等技术有助于缓解这种情况,但样本效率低下仍然是一个关键挑
Read Now
可解释人工智能方法如何影响模型性能?
利益相关者从可解释人工智能 (XAI) 中受益,主要是通过透明度、信任和改进决策。首先,XAI提供了有关AI系统如何做出决策的见解。当利益相关者 (如企业、监管机构或最终用户) 能够理解人工智能输出背后的原因时,他们可以确保系统公平和一致地
Read Now