曼孚科技推出asr，用得舒心的人气产品

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延伸拓展
详情介绍：语音识别，也被称自动语音识别，所要解决的问题是让机器能够“听懂”人类的语音，将语音中包含的文字信息“提取”出来，相当于给机器安装上“耳朵”，使其具备“能听”的功能。语音识别是一门涉及面很广的交叉学科，它与声学、语音学、语言学、信息理论、模式识别理论以及神经生物学等学科都有非常密切的关系。语音识别的目标是将人类的语音内容转换为相应的文字。语音识别基本流程、系统结构：语音识别原理的4个基本流程：“输入――编码――解码――输出”语音识别系统本质上是一种模式识别系统，主要包括信号处理和特征提取、声学模型（AM）、语言模型（LM）和解码搜索四部分。asr评测模型：各家评测模型殊途同归。首先要有测试的数据集，测试的数据集也是有一段音频和标注。标注的就是标注音频内容，说的是。注意：评测的数据集和训练的数据集是严格隔离的。准备好数据集后，SDK读取数据集中的音频（批量评测），每条音频都严格按照待识别效果评测模块的实际逻辑流程，得到每条音频的识别结果，**得到这个数据集的指标衡量的统计结果。语音识别（asr）评测指标：WER（字错误率）和SER（句错误率）。asr评测影响因素：（1）.说话人的口音、多语种混合识别（Code-switching，如中英混合等）等问题仍对识别性能影响较大。（2）.语音方式：目前人机对话场景下，讲话相对会收着说，吐字相对清晰，识别精度会有保证。但是自然对话场景下，断断续续（停顿造成的断句错误）、吞音、咬字不清、语速快慢等问题对识别效果有影响。（3）.语音场景（环境）：语音识别近讲、远讲场景，环境噪音、混响等问题对识别效果影响很大。（4）.识别领域：针对特定场景，需要预先对语言模型进行优化，确保领域内的专有名词，语言习惯都能够正确识别。上述四项中，前三项与声学模型相关，第四项与语言模型有关。

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