“网易见外”语音转文字质量评估研究
摘要
随着计算机技术和人工智能的发展，语音转文字的识别质量得到极大的提高，也被广泛的应用于商业、教育、和翻译等领域。本文以西班牙学者罗梅罗--弗雷斯科（Pablo Romero-Fresco）等人提出的“NER模型”为基础，采用“NR模型”，以TED的演讲为素材，使用“网易见外”将其转换为文字，通过详细分析4种错误类别，3个级别的错误，最终计算出语音转写的准确率—这也是评估语音转文字质量的重要标准。结果显示，语音识别虽然识别准确率达到了98%，但还是存在不同类型的错误，后期需要人工积极干预才能取得满意的结果。研究结果还表明，“网易见外”在断句的准确性、识别单词的准确性方面还有较大的改进空间。
引用本文（GB/T 7714）
浙江越秀外国语学院, 旦华 黄. “网易见外”语音转文字质量评估研究[J]. 教育研究前沿进展, 2022.
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