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  • 【AI模型测试】语音转文字ASR的测试方法学习

    最近这几天有相关的语音转文字的测试,主要是针对几个供应商提供的接口,然后对识别结果进行校对和评估,来确认哪个供应商提供的品质和性价比等更好。

    然后自学了下语音转文字的一些测试方法,记录下来,方便使用。

    参考链接:软件测试之语音识别(ASR)测试

    一、语音识别(ASR)评估指标

        在测试语音识别的过程中,衡量识别内容的准确性,一般通过如下指标进行评估

    •     WER(Word Error Rate,词错率)

        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

        WER=(S+D+I)/N

        S:substitution,替换

        D:Deletion,删除

        I:Insertion,插入

        N:标准词序列中词的总个数

       (S+D+I)=识别出来的词序列与标准的词序列之间的编辑距离

        注意:因为有插入词(Insertion),所以可能会出现WER>1的情况,不过,WER>1时,表明识别出来的词序列和标准的词序列相差很大,识别效果特别差

    •   SER(Sentence Error Rate,句错率)

        定义:句子中如果有一个词识别错误,那么这个句子被认为识别错误,句子识别错误的个数,除以总的句子个数即为SER

        SER=SE/N

        SE:识别出来的序列中,识别错误的句子个数(即WER!=0的句子个数)

        N:标准序列中总句子个数

    二、语音识别(ASR)思路

        (1)、语音识别的测试点主要包括如下几点:

        i.输入测试语音

        (中间过程:语音识别模块接收到测试语音,执行语音转文字操作,并将识别文字输出)

       ii.验证识别文字内容的准确性

       iii.语音识别耗时

       (2)、 测试语音的输入,主要包括以下几个方面:

        ①语音输入离拾音设备的距离:近距离、远距离

        ②拾音设备:移动端(安卓、IOS)原生麦克风、PC端原生麦克风、日常用耳机麦克风、专业设备麦克风(罗技等)

        ③语音输入与拾音设备的相对位置:正对拾音口,背对拾音口

        ④语音输入的环境:办公环境、会议室环境

        ⑤语音输入时的语速:正常语速、语速较快、语速较慢、时快时慢、断断续续

        ⑥语音输入时的音量:正常音量、音量较大、音量较小,时大时小

        ⑦语音输入时的音色:男声、女声

        ⑧语音输入的音频类型:自然人声、录音、广播、变声等

        (3)、测试识别内容,主要包括以下几个方面:

        ①支持识别的语种:普通话、英文、方言等

        ②支持的应用场景:日常对话、尽职调查、娱乐访谈等

        ③支持的对话模式:单人对话,多人对话,同一时间只有一个人说话,同一时间多人一起说话

        ④覆盖的词库内容:根据应用场景,是否包含了应用场景(比如金融、娱乐领域)对应的词库训练

        (4)、验证识别内容的准确性

        统计识别文字的WER、SER指标

        (5)、关注语音识别耗时

        ①短语音的识别耗时

        ②长语音的识别耗时

        

    三、WER、SER指标的计算

        ①计算识别的词序列与标准的词序列之间的编辑距离

        ②计算WER

        ③计算SER

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/conquerorren/p/14024702.html
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