前言

實際工作中，一般識別率的直接指標是“WER（詞錯誤率，Word Error Rate）”

定義

WER 字錯誤率句錯誤率

為了使識別出來的詞序列和標準的詞序列之間保持一致，需要進行替換、刪除或者插入某些詞，這些插入、替換或刪除的詞的總個數，除以標準的詞序列中詞的總個數的百分比，即為WER。

公式為：

Substitution——替換

Deletion——刪除

Insertion——插入

N——單詞數目

SER

SER，SER表述為句子中如果有一個詞識別錯誤，那么這個句子被認為識別錯誤，句子識別錯誤的的個數，除以總的句子個數即為SER

其計算公式如下所示：

注意事項

1. WER可以分男女、快慢、口音、數字/英文/中文等情況，分別來看。

2. 因為有插入詞，所以理論上WER有可能大于100%，但實際中、特別是大樣本量的時候，是不可能的，否則就太差了，不可能被商用。

3. 站在純產品體驗角度，很多人會以為識別率應該等于“句子識別正確的個數/總的句子個數”，即“識別（正確）率等于96%”這種，實際工作中，這個應該指向“SER（句錯誤率，Sentence Error Rate）”，即“句子識別錯誤的個數/總的句子個數”。不過據說在實際工作中，一般句錯誤率是字錯誤率的2~3倍，所以可能就不怎么看了。

參考文檔

AI產品經理需要了解的語音交互評價指標
語音識別評估標準-WER

總結

以上是生活随笔為你收集整理的语音识别(ASR)评估指标-WER（字错误率）和SER（句错误率）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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