误词率（WER）是衡量ASR 系统性能的最重要指标之一。它是指ASR系统在识别过程中产生的单词错误数与参考文本总单词数的比率。采用全球领先的流式端到端语音语言集成建模方法，融合百度自然语言处理技术，近场中文普通话识别准确率达到98%。它是一种自然语言处理技术，广泛应用于许多领域，包括手机语音助手、语音转文本、语音搜索等。

语音翻译：语音翻译将语音转换为文本信息，实现不同语言之间的翻译。在旅游、商业等领域具有广阔的应用前景。识别：将声学建模和语言模型处理后的特征向量与预先训练的词汇库进行比较，输出最匹配的文本。智慧医疗：语音识别技术可应用于病历、医疗诊断、医学研究和医学教育。

1、智能语音识别硬件技术应用

它采用全球领先的流式端到端集成语音和语言建模算法，快速准确地将语音识别为文本，支持手机应用语音交互、语音内容分析、机器人对话等多种场景。特征提取：从预处理的音频信号中提取特征向量。这些特征向量可以反映语音的节奏、音调、音色等特征。支持语音自训练平台的自助训练模式。通过上传词汇文本，零代码即可完成训练，精准提升业务领域词汇识别率5-20%，且可独享。

2、智能语音识别可定制加工

语言模型：利用语言模型对语音转换后的文本进行语言约束，使输出的文本更加符合语言习惯。智能家居：语音识别技术可以实现家庭中的人机交互，实现家庭环境的智能控制，包括灯光、音响、空调等家电的控制，提高人们的生活质量。语音助手：如Siri、Google Assistant等。用户可以通过语音与语音助手交互，进行信息查询、日程安排、拨打电话等操作，极大提升了用户体验。

3、智能制造英文缩写

ASR 系统可以处理实时音频流或录制的音频文件并将其转换为文本。除了上述指标外，ASR系统的性能还可以通过识别率、鲁棒性、可扩展性和训练效率来衡量。娱乐应用：在娱乐领域，语音识别技术也广泛应用于游戏、音乐播放器、智能音箱等，为用户带来更加智能的娱乐体验。随着技术的不断发展，语音识别技术的应用领域将会越来越广泛，给人们的生活带来更多的便利和惊喜。

4、智能语音识别机器

智慧办公：在办公场景中，语音识别技术可以实现语音转文字、远程会议、文件传输等功能，提高办公效率。声学建模：利用声学模型对特征向量进行建模，将特征向量映射到音素级别，再映射到词级别。将音频流实时识别为文本，并返回每个句子的开始和结束时间。适用于长句语音输入、音视频字幕、会议等场景。

ASR系统的性能可以通过多种指标来评估，最常用的指标包括单词错误率（WER）、字符错误率（CER）、句子错误率（SER）和识别时间。