word-error-rate

本文提出了一种基于认证的自动语音识别机制，采用双门诊断流水线（Two-Sided Atomic Audit 和 Rank-Based Tournament）来提供认证鲁棒性，并在多种架构上实现了词错误率高达55%的相对降低。

一家语音公司训练了一个模型，该模型能消除噪声并识别主要说话者，在嘈杂环境中，领先的ASR模型的词错误率降低了50%。

本文批判了自动语音识别（ASR）评估中使用单一参考真实标准的做法，指出这会导致对失语症患者说话人的认识论不公。文章提出了一种新指标——认识论不公距离（EID），并提倡使用WER-Range（词错率范围）来考虑多样化的转录惯例。