ASR性能测试方案--详细见云盘

目录：

1. 什么是WER

2. WER计算原理

3. WER测试设计方案

4. 当前业界识别水平

1. 什么是WER

在语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）中，常用的评估标准为词错误率WER（Word Error Rate），当测试语言为中文时，也会使用CER（Character Error Rate）字符错误率，两者计算原理是一样的，英文基本单位是单词Word，中文基本单位是Character。本文中统一使用WER。

WER计算方式为：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，删除的词的总个数，除以标准的词序列中词的个数的百分比，即为WER，其计算公式如下所示：

字准确率Word Accuracy，简写为 W.Acc，则有W.Acc计算公式：W.Acc = 1 – WER

由于存在计算关系，所以我们测试时只需要测WER即可。

2. WER计算原理

第一行为标准的词序列（REF reference 参照），第二行为识别出来的词序列（HYP hyphen连字符），第三行为字符分类（Eval evaluate 评价）。

那么上述的WER计算如下所示：

增加词3个，替换的词6个，删除的词1个，那么WER为：

WER = （6 + 3 + 1）/ 13 = 76.9%

同理，中文例子如下：

REF	今	天	*	天	气	怎	么	样
HYP	惊	天	田	天	气	*	*	*
Eval	S		I			D	D	D

WER = （1 + 1 + 3）/ 7 = 71.4%

3. WER测试设计方案

本次测试方案分为：

a) 准备好一个标准测试集的txt文本（或其他格式）作为“参考字串集合“，以txt文本为例，记录内容如下

1 今天天气怎么样

2 你叫什么名字

3  .......

b) 准备好测试Demo程序，测试Demo会将测试过程中ASR生成的语句记录到一个文件中，作为”识别结果集合”，格式和步骤a)中的文件一致，便于字串的比较

c) 将“参考字串集合“和”识别结果集合”中的字串按照上文中”2.WER计算原理“进行计算，

输出WER测试结果

4. 当前业界识别水平

英语-WER：

IBM：行业标准Switchboard语音识别任务，2016年 6.9%，2017年 5.5%

微软：行业标准Switchboard语音识别任务，2016年 6.3% -> 5.9%，2017年 5.1%，这个目前最低的。

说明：ICASSP2017上IBM说人类速记员WER是5.1%，一般认为5.9% 的WER字错率是人类速记员的水平。

中文-WER/CER：

小米：2018年 小米电视 2.81%

百度：2016年 短语识别 3.7%

中文-W.Corr（W.Corr = W.Acc = 1-WER）：

百度：2016年 识别准确率 97%

搜狗：2016年 识别准确率 97%

讯飞：2016年 识别准确率 97%

数据来源：

微软WER 5.9%：https://arxiv.org/abs/1610.05256

微软WER 5.1%：

https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2017/08/ms_swbd17-2.pdf

小米电视CER 2.81% ：https://arxiv.org/pdf/1707.07167.pdf

国内百度等同时宣布识别准确率97% ： https://www.zhihu.com/question/53001402