wer

count 方法 a = ['fdrdr','peng','chenxi','yugfd','wsd','peng'] #定义的列表 b = a.count('peng') #查出peng这个元素，在列表里有几个 print(b,a) 　测试 D:\pyth\python.exe D:/python/map.py 2 ['fdrdr', 'peng', 'chenxi', 'yugfd', 'wsd', 'peng'] 　extend 方法 a = ['fdrdr','peng','chenxi','yugfd','wsd','peng'] #定义的列表 b = ['wsx','wer'] a.extend(b) #将b元素追加到a元素里 print(a,b) 　　结果 D:\pyth\python.exe D:/python/map.py ['fdrdr', 'peng', 'chenxi', 'yugfd', 'wsd', 'peng', 'wsx', 'wer'] ['wsx', 'wer'] Process finished with exit code 0 　　index方法 a = ['fdrdr','peng','chenxi','yugfd','wsd','peng'] #定义的列表 b = a.index('chenxi') #获取chenxi在列表里的下标

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 E rror R ate ） ， 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 r eference 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：

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: Whenever I add a javascript or css file to my asp.net core project and I execute dotnet run in my bash terminal, I get the following error: /usr/share/dotnet/sdk/1.0.1/Sdks/Microsoft.NET.Sdk/build/Microsoft .NET.Sdk.DefaultItems.targets(188,5): error : Duplicate 'Content' items were included. The .NET SDK includes 'Content' items from your project directory by default. You can either remove these items from your project file, or set the 'EnableDefaultContentItems' property to 'false' if you want to explicitly include them in your project

实际工作中，一般识别率的直接指标是“WER（词错误率，Word Error Rate）” 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、替换或删除的词的总个数，除以标准的词序列中词的总个数的百分比，即为WER。 公式为： Substitution――替换 Deletion――删除 Insertion――插入 N――单词数目 SER SER，SER表述为句子中如果有一个词识别错误，那么这个句子被认为识别错误，句子识别错误的的个数，除以总的句子个数即为SER 其计算公式如下所示： WER可以分男女、快慢、口音、数字/英文/中文等情况，分别来看。 因为有插入词，所以理论上WER有可能大于100%，但实际中、特别是大样本量的时候，是不可能的，否则就太差了，不可能被商用。 站在纯产品体验角度，很多人会以为识别率应该等于“句子识别正确的个数/总的句子个数”，即“识别（正确）率等于96%”这种，实际工作中，这个应该指向“SER（句错误率，Sentence Error Rate）”，即“句子识别错误的个数/总的句子个数”。不过据说在实际工作中，一般句错误率是字错误率的2~3倍，所以可能就不怎么看了。 AI产品经理需要了解的语音交互评价指标 语音识别评估标准-WER 文章来源: 语音识别(ASR)评估指标-WER（字错误率）和SER（句错误率）

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