ASR（自动语音识别）识别文本效果的打分总结
ASR（自动语音识别）识别文本效果的打分总结
- 1. 词错误率（WER, Word Error Rate）
- 2. 字正确率（W.Corr, Word Correct）
- 3. 编辑距离（Edit Distance）
- 4. 特定错误率
- 5. 句子错误率（SER, Sentence Error Rate）
- 6. 基于模型的评估方法
对于ASR（自动语音识别）识别文本效果的打分，业界主要采用多种算法和指标来量化评估其性能。以下是一些常见的打分算法和指标：
1. 词错误率（WER, Word Error Rate）
- 定义：WER是衡量语音识别技术性能的重要指标之一，用于量化识别文本与参考文本之间的差异。
- 计算方式：WER通过计算识别结果与参考文本之间不匹配的单词数量来确定，具体公式为WER = (S + D + I) / N，其中S是替换错误数量，D是漏识错误数量，I是插入错误数量，N是参考文本中的单词总数。
- 应用场景：WER广泛应用于评估不同ASR系统的性能，是业界公认的衡量标准。
词错误率（WER, Word Error Rate）是衡量语音识别系统性能的重要指标之一。它通过计算识别文本与参考文本之间不匹配的单词数量，并将其除以参考文本中的单词总数来得出错误率。以下是一个用Python