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隨著 ASR 技術(shù)廣泛應(yīng)用，其模型評測正邁向更科學、系統(tǒng)、多維度的階段。未來，構(gòu)建全面有效的評測體系將成為推動 ASR 技術(shù)發(fā)展、提升用戶語音交互體驗的關(guān)鍵。超越通用指標，采用更細致評測方法，將是未來的重要趨勢，以滿足不同場景和用戶對 ASR 模型的需求。

在人工智能浪潮的推動下，自動語音識別（Automatic Speech Recognition, ASR）技術(shù)已從實驗室走向千家萬戶，深刻改變了我們與設(shè)備交互的方式。從智能音箱到實時字幕，從會議轉(zhuǎn)錄到語音助手，ASR已成為數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施中不可或缺的一部分。

然而，并非所有ASR模型生而平等。一個在安靜環(huán)境下表現(xiàn)卓越的模型，可能在嘈雜的餐廳中一敗涂地；一個擅長標準普通話的模型，可能無法理解充滿方言俚語的對話。因此，科學、系統(tǒng)、多維度的模型評測不再是研發(fā)流程中的一個可選環(huán)節(jié)，而是衡量模型能力邊界、指引優(yōu)化方向、確保產(chǎn)品體驗的核心生命線。

本文旨在為您深入剖析ASR模型評測的完整體系。我們將不僅介紹“有哪些指標”，更將聚焦于“這些指標背后的技術(shù)含義”以及“如何從指標變化中診斷模型病灶”，從而為AI產(chǎn)品運營、研發(fā)工程師以及技術(shù)決策者提供一份實用的評測指南。

ASR模型的運轉(zhuǎn)流程

作為一名ASR模型評測的人員，對于ASR模型基本的流程還是要有基本的了解，而我們的評測一定程度上就是通過數(shù)據(jù)反饋檢查整個鏈路可能會存在的問題，以達到優(yōu)化模型的目的。

ASR步驟拆解：

1、語音輸入

用戶通過麥克風輸入內(nèi)容語音

2、預(yù)處理

預(yù)處理是語音識別過程中的一個基礎(chǔ)性步驟，它的意義在于對錄音文件進行分幀、去除噪音、語音增強、加窗等預(yù)處理，提取出有效的聲音特征，用于后續(xù)的語音內(nèi)容分析處理。

①預(yù)處理

由于用戶環(huán)境因素影響，MIC設(shè)備錄制的聲音，除了人聲，可能還會包各種噪音，那么為了語音識別的準確性，在識別前就需要先處理掉原始音頻中的噪音部分。

②預(yù)加重

在語音輸入的過程中，由于環(huán)境和距離等影響因素，MIC錄制聲音可能會出現(xiàn)高頻衰減和低頻增益等失真現(xiàn)象，這將會影響后續(xù)語音識別的結(jié)果。

或者說，為提高音頻的能力，去將其數(shù)值拉高，以保證模型的清晰度。

③分幀

為了提高語言識別結(jié)果的準確性，需要將連續(xù)且長的語音信號分為若干個固定長度的幀，分幀后每幀內(nèi)的信號的頻譜變化就會較為緩慢、穩(wěn)定。

④特征提取

從語音信號中提取用來描述語音信號的各種特征，以便識別模型能夠更好地對其進行分析和區(qū)分，這些特征包括：幀能量、音調(diào)（調(diào)子、語氣等）、基音頻率、音周期、共振峰、諧波結(jié)構(gòu)、聲道特性等。

3、解碼

在完成原始音頻信號的預(yù)處理與特征提取之后，需要將提取到的特征輸入語音識別模型中通過聲學模型、詞典、語音模型的協(xié)同計算來得到最終的識別結(jié)果。

①聲學模型

聲學模型負責對語音信號進行特征提取和處理，生成一系列特征向量，然后使用這些特征向量來計算每個可能的音素的得分，并根據(jù)得分選出最可能的音素序列。

音素（Phoneme）是語言學中最小的語音單位，是能夠區(qū)分意義的聲音片段。

所以可以理解成，音素=token

②詞典

在生活中，我們有認識的字的時候，可能會通過網(wǎng)絡(luò)搜索或查字典的方式去尋找答案。在語音識別系統(tǒng)中，也有需要一個詞典，用于識別音素對應(yīng)的漢字（詞）或者單詞。語音識別系統(tǒng)中的詞典包括了一系列的詞語和它們對應(yīng)的音素序列，這些音素序列反映了詞語在語音信號中的語音學特征和發(fā)音方式，通過將語音信號的實際發(fā)音與詞典中存儲的發(fā)音進行匹配，語音識別系統(tǒng)可以推算出說話人所說的詞語。

③語言模型

在通過聲學模型與詞典，得到一組候選詞語或句子的情況下，最后需要通過語言模型得到符合用戶表達內(nèi)容的結(jié)果。語音模型的作用就是通過統(tǒng)計文本中詞與詞之間的關(guān)系和概率，預(yù)測一個詞語或句子出現(xiàn)的概率大小，從而對識別出的多個文本候選結(jié)果進行打分、排序和篩選，最終，得分最高的結(jié)果就是系統(tǒng)認為最符合用戶表達內(nèi)容的結(jié)果。

4、輸出結(jié)果

指最終輸出識別結(jié)果，即轉(zhuǎn)換后的文本或指令等形式的結(jié)果。

技術(shù)指標

核心技術(shù)指標（宏觀方向）

在中文場景下，一般會更加關(guān)注SER和CER

在英文場景下，一般會更加關(guān)注WER

細分錯誤類型分析

魯棒性指標

主要檢測模型對于不同噪聲環(huán)境、不同口音語言場景下的性能衰減，以檢驗語言模型和聲學模型的魯棒性能力，是衡量其“泛化能力”和“實用性”的關(guān)鍵

• 背景噪音魯棒性：其實可以認為是在車站、街道、餐廳等不同信噪比（SNR）環(huán)境下，不同的噪音程度對模型的影響，低噪、中噪、高噪場景下的SER/句準，看模型的可用性，同時考驗聲學模型的性能；
• 口音方言魯棒性：對不同地區(qū)口音、方言詞匯的識別能力；
• 跨領(lǐng)域魯棒性：在其他訓(xùn)練數(shù)據(jù)未見過的領(lǐng)域（如醫(yī)療、法律專業(yè)術(shù)語）上的表現(xiàn)；
• 聲學條件魯棒性：對不同錄制設(shè)備（手機、麥克風陣列）、不同聲道（電話窄帶、寬帶）、不同說話人（年齡、性別）的適應(yīng)性。不同的設(shè)備、不同的人，錄制聲音的清晰度（非常清晰、基本清晰、很不清晰）能力是不同的，以考驗聲學模型的性能。

其他指標

其實根據(jù)我們對于二級分類的不同，其實我們還可以將所有的詞匯分的更加細致，結(jié)構(gòu)助詞、專業(yè)術(shù)語等內(nèi)容，這等指標其實更加關(guān)注于模型在LM中

數(shù)據(jù)變化分析

評測的終極目的不是得到一個分數(shù)，而是通過分數(shù)發(fā)現(xiàn)模型缺陷，指引優(yōu)化方向。

以下是我在真實項目中所遇到的問題：

背景

測試ASR模型在迭代前后中文教育、醫(yī)療領(lǐng)域的識別能力

數(shù)據(jù)

這里的暫時以錯誤率為例子，因為WER需要統(tǒng)計全部詞以及字的錯誤率，以這個數(shù)據(jù)為代替，去統(tǒng)計模型出現(xiàn)的錯誤次數(shù)。（數(shù)據(jù)已做改動）

以下數(shù)據(jù)是評測后，整理完的數(shù)據(jù)：

其實在模型評測中，我更多的會以A/B測試的方法，去關(guān)注模型的變化。

你可以對照看一下，你的發(fā)現(xiàn)是不是和我想的一樣。

1. 模型變得“敏感”且“大膽”了。根據(jù)模型變化，可以發(fā)現(xiàn)，模型在迭代后，漏字率出現(xiàn)的次數(shù)上升了，多字率也上升了。

對于不確定的內(nèi)容，它會多插入，或者減少，從而一定程度上，導(dǎo)致了D、I的情況，一定程度上受AM和LM的影響。

2. 訓(xùn)練數(shù)據(jù)的布局問題。模型在迭代前后都出現(xiàn)的一個規(guī)律，安靜場景的識別SER要高于低噪場景的SER，清晰度同上。說明模型的數(shù)據(jù)在分布上有一定程度的問題，導(dǎo)致了這個問題。

模型的SER可以說明，模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，在低噪場景下的比安靜場景的要多，使得模型在低噪場景下的句準要高于安靜場景下的句準，同時音頻清晰度，同此邏輯，一定程度上來說，這也是有一定過擬合的傾向。

3. 教育領(lǐng)域的識別錯誤率上升了。在迭代后，模型2在教育和醫(yī)療的SER，基本接近。但是教育領(lǐng)域的錯誤率上升了，特別是在安靜和非常清晰中，反而在低噪場景下，錯誤率下降了。

說明有可能在本次訓(xùn)練中，模型數(shù)據(jù)其中包含了很多的醫(yī)療數(shù)據(jù)，教育數(shù)據(jù)以低噪、基本清晰為主，導(dǎo)致錯誤率上升。

以上分析僅個人觀點和分析，無技術(shù)方面的了解，有錯誤請大家指正。

超越通用指標：更細致的評測方法

為了更精準地定位問題，我們需要設(shè)計更具針對性的評測集和分析方法。

1）細分領(lǐng)域測試集：

• 噪音集：包含不同種類和強度的背景噪音。
• 口音集：收集不同方言區(qū)的語音。
• 數(shù)字/實體集：專門測試數(shù)字、日期、人名、地名、公司名等關(guān)鍵信息的識別準確率。這類錯誤的代價遠高于普通詞錯誤。
• 長尾詞集：測試模型對罕見詞、專業(yè)術(shù)語的識別能力。

2）錯誤分析（Error Analysis）：

• 人工檢查錯誤案例，并進行分類標注（如：噪音導(dǎo)致、發(fā)音相似、LM錯誤、OOV等）。
• 統(tǒng)計不同錯誤類型的占比，從而確定優(yōu)化的最高優(yōu)先級。例如，如果發(fā)現(xiàn)40%的錯誤是數(shù)字錯誤，那么優(yōu)先提升數(shù)字識別能力能帶來最大的收益。

3）可視化工具：

• 使用混淆矩陣（ConfusionMatrix）來可視化哪些音素或字詞最容易相互混淆。
• 分析注意力機制（Attention）的權(quán)重，看模型在識別時更關(guān)注音頻的哪些部分。

構(gòu)建有效的評測體系

1. 定義清晰的目標：你的產(chǎn)品場景是什么？是實時交互還是離線轉(zhuǎn)錄？目標用戶是誰？他們對準確度和延遲的容忍度如何？答案決定了評測的側(cè)重點。
2. 構(gòu)建代表真實世界的測試集：評測集必須最大限度地反映產(chǎn)品上線后遇到的真實數(shù)據(jù)分布，否則評測結(jié)果毫無意義。要持續(xù)收集和更新測試集。
3. 綜合考量，而非唯WER論：一個RTF=0.3、WER=5%的模型，通常比一個RTF=1.5、WER=4%的模型更有產(chǎn)品價值。需要在準確度、速度、資源消耗之間找到最佳平衡點。
4. 迭代與閉環(huán)：模型評測不是一次性的活動，而是一個循環(huán)：評測->分析->優(yōu)化->再評測。將評測集成到CI/CD流程中，實現(xiàn)自動化評估，防止模型迭代過程中出現(xiàn)性能回退（Regression）。

結(jié)語

ASR模型評測遠不止于運行一個腳本得到WER數(shù)字那么簡單。它是一個需要深入技術(shù)細節(jié)、結(jié)合產(chǎn)品洞察的復(fù)雜分析過程。通過建立一個多維度、細粒度的評測體系，并學會從指標的變化中解讀出模型的“潛臺詞”，我們才能真正地理解模型的能力邊界，精準地擊中其弱點，從而驅(qū)動ASR技術(shù)不斷向前發(fā)展，為用戶提供更自然、更可靠、更無縫的語音交互體驗。

希望這份詳細的指南能為您提供清晰的路徑和深入的洞察，助您在ASR模型的海洋中精準導(dǎo)航。