ASR测试指标主要包括以下几个方面哦：

识别准确率：衡量ASR系统正确识别语音内容的比例，是评估系统性能的重要指标。
错误率：包括词错误率（WER）、字符错误率（CER）等，用于量化ASR输出与参考文本之间的差异。WER通过计算插入、删除和替换操作的数量并归一化为总词数来得到，WER越低表示系统识别准确度越高。CER类似，但在字符级别上计算。
句子错误率（SER）：衡量ASR系统在句子级别上的错误率，通过统计句子级别的插入、删除和替换操作数量并归一化得到。
实时性：关注ASR系统从接收到语音输入到输出文本的时间间隔，对于实时应用尤其重要。
鲁棒性：评估ASR系统在不同环境条件和语音质量下的适应能力，如噪声环境、回声环境和低语音质量等。
并发处理能力：在多个用户同时使用语音识别服务时，系统的处理能力也是重要的测试指标。
稳定性：在长时间运行和高频次使用的情况下，系统的稳定性和可靠性对用户体验至关重要。