现在行业内对语音交互系统的常见评价指标

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2023-09-17 04:05:26

现在行业内对语音交互系统的常见评价指标

最近，在饭团“AI产品经理大本营”里，有团员提问：如何制定针对自然语言语音交互系统的评价体系？有没有通用的标准？例如在车载环境中，站在用户角度，从客观，主观角度的评价指标？上周，我在专属微信群内抛出了这个问题，当晚，胡含、我偏笑、艳龙等朋友就分享了不少干货心得；最近几天，在飞艳同学的协助整理下，我又补充了一些信息，最终形成这篇文章，以飨大家。

一、语音识别ASR

语音识别（AutomaticSpeechRecognition），一般简称ASR，是将声音转化为文字的过程，相当于人类的耳朵。

1、识别率

看纯引擎的识别率，以及不同信噪比状态下的识别率（信噪比模拟不同车速、车窗、空调状态等），还有在线/离线识别的区别。实际工作中，一般识别率的直接指标是“WER（词错误率，WordErrorRate）”定义：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。

2、语音唤醒相关的指标

先需要介绍下语音唤醒（VoiceTrigger，VT）的相关信息。

三、语音合成TTS

语音合成（Text-To-Speech），一般简称TTS，是将文字转化为声音（朗读出来），类比于人类的嘴巴。

四、对话系统

对话系统（DialogueSystem），简单可以理解为Siri或各种Chatbot所能支持的聊天对话体验。

五、整体用户数据指标

常规互联网产品，都会有整体的用户指标；AI产品，一般也会有这个角度的考量。

结语本篇分享，介绍了现在行业内对语音交互系统的常见评价指标，一方面，是提供给各位AI产品经理以最接地气的相关信息；另一方面，也是希望大家基于这些指标，打造出更好的产品体验效果。

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语音交互系统评价指标语音识别自然语言处理语音合成对话系统用户数据指标

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