Picovoice语音识别基准测试项目介绍

speech-to-text-benchmark speech to text benchmark framework 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/speech-to-text-benchmark

1. 项目基础介绍及主要编程语言

Picovoice语音识别基准测试项目是一个开源项目，旨在为不同的语音转文本引擎提供一个简洁且可扩展的基准测试框架。该项目主要使用Python编程语言开发，利用Python的灵活性和广泛的社区支持，为用户提供了一个易于使用和定制的环境。

2. 项目的核心功能

项目的核心功能是能够对多种语音转文本引擎的性能进行基准测试。它通过以下几个关键指标来衡量性能：

• 单词错误率（WER）：这是参考转录和语音转文本引擎输出之间的编辑距离与参考转录中的单词数之比。
• 核心小时（Core-Hour）：用于评估语音转文本引擎的计算效率，表示处理一小时音频所需的CPU小时数。
• 模型大小：声学和语言模型的总大小，以MB为单位。

项目支持多种数据集和语言，可以测试包括Amazon Transcribe、Azure Speech-to-Text、Google Speech-to-Text等在内的多种流行语音转文本引擎。

3. 项目最近更新的功能

最近的项目更新可能包括以下几个方面：

• 新增引擎支持：可能添加了对新的语音转文本引擎的支持，使得用户可以测试更多的引擎选项。
• 数据集和语言扩展：可能增加了新的数据集或支持的语言，以提供更全面的基准测试。
• 性能优化：可能对框架进行了优化，提高了测试的效率和准确性。
• 用户界面改进：可能改进了用户文档或命令行界面，使用户更容易配置和运行基准测试。

请注意，具体的功能更新需要查看项目的最新提交或发布说明以获得详细信息。

speech-to-text-benchmark speech to text benchmark framework 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/speech-to-text-benchmark