ASR测试方法---字错率(WER)、句错率(SER)统计
一、基礎(chǔ)概念
1.1、語音識別(ASR)
語音識別（speech recognition）技術(shù)，也被稱為自動語音識別（英語：Automatic Speech Recognition,ASR），
狹隘一點白話說：將語音轉(zhuǎn)換為文字的技術(shù)。
維基百科：https://zh.wikipedia.org/wiki/語音識別
Findyou：一般使用ASR縮寫。
1.2、句錯率(SER)
句錯誤率：Sentence Error Rate
解釋：句子識別錯誤的的個數(shù)，除以總的句子個數(shù)即為SER
計算公式：(所有公式省了* 100%)
SER = 錯誤句數(shù) / 總句數(shù)
1.3、句正確率(S.Corr）
句正確率：Sentence Correct
計算公式：
S.Corr = 1 - SER = 正確句數(shù) / 總句數(shù)
1.4、字錯率(WER/CER)
WER，Word error rate，詞錯率，但一般稱為字錯率，是語音識別領(lǐng)域的關(guān)鍵性評估指標(biāo)，WER越低表示效果越好！
CER，Character Error Rate，字符錯誤率，中文一般用CER來表示字錯率，原因請見1.4.3。
維基百科：https://en.wikipedia.org/wiki/Word_error_rate
»1.4.1 、計算原理
字符串編輯距離（Levenshtein距離）算法
編輯距離：https://en.wikipedia.org/wiki/Levenshtein_distance
»1.4.2、計算公式(重要)
WER=(S + D + I )/ N=(S + D + I )/(S + D + H )
（公式圖片和文字一樣，僅方便拷貝）
S 為替換的字?jǐn)?shù)，常用縮寫WS
D 為刪除的字?jǐn)?shù)，常用縮寫WD
I 為插入的字?jǐn)?shù)，常用縮寫WI
H 為正確的字?jǐn)?shù)，維基百科是C，但我統(tǒng)一改用H
N 為（S替換+ D刪除+ H正確）的字?jǐn)?shù)
Findyou：
1.正確的字?jǐn)?shù)：維基百科里用的是C代表，H = N - (S+D) = C，我這邊直接改成H，減少過多概念與變量。
2.大多數(shù)文章都沒有給出N的計算方式，很容易誤以為是原句總字?jǐn)?shù)或者識別結(jié)果總字?jǐn)?shù)。
3.不理解沒關(guān)系，下面實例會幫助理解。
»1.4.3、問題
問題1：為什么WER會大于100%
因為有插入字(識別多出來的字)，所以理論上WER有可能大于100%，在下面實例我會舉例（請見2.3.5），但實際場景，特別是大樣本量的時候，基本太不可能出現(xiàn)。
問題2：說中文應(yīng)該用CER，即“字符錯誤率”（Character Error Rate）
Findyou舉個栗子：
英文：hello # 算一個Word 中文：你好 # 算兩個字符
啰嗦文字解釋，就是：
英文，因為最小單元是Word，語音識別應(yīng)該用"字錯誤率"（WER），
中文，因為最小單元是字符，語音識別應(yīng)該用“字符錯誤率”（CER）。
BUT(就是但是的意思...)，他跟我前面那一句一樣，說的都是廢話！
我們計算的時候誰不是按：中文的一個字符 = 英文的一個Word，那這樣用WER的公式有什么問題呢？
誰再跟你咬文嚼字，懟他，使勁懟！
懟完，說回嚴(yán)謹(jǐn)?shù)脑挘ㄗh采用CER表示，哈哈哈哈哈......
1.5、字正確率(W.Corr）
字正確率，Word Correct，一般國內(nèi)宣傳用的多，識別率(識別正確率)達到多少多少(請見1.7)。
計算公式
W.Corr = ( N - D - S ) / N = H / N
問題：只計算了識別正確的字，沒有管多出來的字（I插入），當(dāng)然一般情況下不會有什么問題。
1.6、字準(zhǔn)確率(W.Acc）
字準(zhǔn)確率，WordAccuracy
計算公式
W.Acc=1 - WER=( N - D - S - I ) / N=(H - I) / N
（圖片和文字一樣，方便拷貝，W.Acc是Findyou自己用的簡寫）
特殊情況：當(dāng) I=0 時， W.Acc =W.Corr
問題：為什么W.Acc會是負數(shù)？
同WER，因為有插入字。換個說法，因為字準(zhǔn)確率=1 - WER，而WER可能大于1，所以W.Acc會出現(xiàn)負數(shù)，但實際情況基本不存在。
1.7、聊點其他
ASR影響素因
人群：男、女、老人、小孩...
音量)
距離(與拾音設(shè)備的距離)
角度(與拾音設(shè)備的角度)
設(shè)備(拾音設(shè)備的硬件)
環(huán)境：安靜、嘈雜(自噪、外噪)、家庭、商場...
句長
口音、方言
語速
語言：中文、英語
等等
大概舉例幾個影響因素(懶得放腦圖，文字也方便大家拷貝)，
因為ASR的識別影響因素過多，所以很多時候會從各種緯度測試，比如：男生字錯率、女生字錯率，或者小孩字錯率、平均字錯率等等,
如果沒有公布測試數(shù)據(jù)與方法，不可信，因會存在幾個操作，最大的問題是：
過擬合：訓(xùn)練數(shù)據(jù)、測試數(shù)據(jù)、驗證數(shù)據(jù)是同一份，打外比方說：要考試的卷子就是你前一天發(fā)的老師發(fā)的練習(xí)卷還帶答案的。
先扯到這，后面找時間再整理一篇ASR測試方法系統(tǒng)講一講，
做為測試我們?nèi)绾稳yASR以及制定各種測試標(biāo)準(zhǔn)。
行業(yè)水平
英語-WER；
IBM：行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)Switchboard語音識別任務(wù)，2016年6.9%，2017年 5.5%
微軟：行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)Switchboard語音識別任務(wù)，2016年 6.3% -> 5.9%，2017年 5.1%，這個目前最低的。
說明：ICASSP2017上IBM說人類速記員WER是5.1%，一般認為5.9% 的字錯率是人類速記員的水平。
中文-WER/CER：
小米：2018年 小米電視 2.81%
百度：2016年 短語識別 3.7%
中文-W.Corr：
百度：2016年 識別準(zhǔn)確率 97%
搜狗：2016年 識別準(zhǔn)確率 97%
訊飛：2016年 識別準(zhǔn)確率 97%
Findyou部分?jǐn)?shù)據(jù)來源：
微軟WER 5.9%：https://arxiv.org/abs/1610.05256
微軟WER 5.1%：https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2017/08/ms_swbd17-2.pdf
小米電視CER 2.81% ：https://arxiv.org/pdf/1707.07167.pdf
國內(nèi)百度等同時宣布識別準(zhǔn)確率97% ：https://www.zhihu.com/question/53001402
二、HTK工具
了解了ASR相關(guān)的指標(biāo)，需要有工具來進行結(jié)果統(tǒng)計計算，
本次主要介紹HTK工具，python也有Levenshtein的庫，但沒有HResults現(xiàn)成的來的簡單。
2.1、HTK工具簡介
HTK工具，HTK（HMM Toolkit）一款基于HMM模型(隱馬爾可夫模型)的語音處理工具，HTK主要用于語音識別研究，盡管它已被用于許多其他應(yīng)用，包括語音合成，字符識別和DNA測序的研究。HTK最初是在劍橋大學(xué)工程系（CUED）的機器智能實驗室 （以前稱為語音視覺和機器人小組）開發(fā)的。后版權(quán)輾轉(zhuǎn)到Microsoft，其保留了原始HTK代碼的版權(quán)，具體介紹請移步HTK官網(wǎng)。
HTK官方主頁：http://htk.eng.cam.ac.uk/
最新穩(wěn)定版：HTK 3.4.1
最新版：HTK 3.5
Findyou：下載你需要先注冊用戶，記住你的密碼，F(xiàn)TP下載的時候需要。
2.2、HResults簡介與使用
HTK有一系列工具，但我主要想寫的是HResults。
Centos系統(tǒng)編譯后的HTK3.4.1版本,HResults下載地址
百度網(wǎng)盤:https://pan.baidu.com/s/1gfm9jjqjZzJXU0lyGrLrCA 提取碼: wbfp
»2.2.1 、使用幫助
$ HResults
USAGE: HResults [options] labelList recFiles... Option Default -a s Redefine string level label SENT -b s Redefine unitlevel label WORD -c Ignore case differences off -d N Find best of N levels 1 -e s t Label t is equivalent to s -f Enable full results off -g fmt Set test label format to fmt HTK -h Enable NIST style formatting off -k s Results per spkr using mask s off -m N Process only the first N rec files all -n Use NIST alignment procedure off -p Output phoneme statistics off -s Strip triphone contexts off -t Output time aligned transcriptions off -u f False alarm time units (hours) 1.0 -w Enable word spotting analysis off -z s Redefine null class name to s ??? -A Print command line arguments off -C cf Set config file to cf default -D Display configuration variables off -G fmt Set source label format to fmt as config -I mlf Load master label file mlf -L dir Set input label (or net) dir current -S f Set script file to f none -T N Set trace flags to N 0 -V Print version information off -X ext Set input label (or net) file ext lab
HTKBook: https://labrosa.ee.columbia.edu/doc/HTKBook21/node233.html
»2.2.2 、文本轉(zhuǎn)換為MLF文件
測試用例：src.txt (暫時不要去管專業(yè)術(shù)語)
1 今天天氣怎么樣 2 明天天氣怎么樣
Findyou:
1.第一列是數(shù)字，主要是為了與ASR結(jié)果一一對應(yīng)
2.我們一般會剔除標(biāo)點符號計算WER，所以注意去標(biāo)點符號
src.txt - > src.mlf 文件
#!MLF!# "*No1.lab" 今 天 天 氣 怎 么 樣 . "*No2.lab" 明 天 天 氣 怎 么 樣 .
Findyou：
1.注意第一行加：#!MLF!#
2.注意"*xxx.lab"
3.注意每句的點
ASR識別結(jié)果：testResult.txt 文件
1 驚天天氣 2 明天天氣怎么樣
Findyou：
1.很多時間是自動化執(zhí)行，或手工執(zhí)行得到識別結(jié)果
2.測試結(jié)果，第一列應(yīng)該與src.txt對齊，通過第一列來識別需要對比的語料。
例：HResults 會根據(jù) "*No1.lab" 對應(yīng) "*No1.rec" 來找到對應(yīng)的文本計算WER。
testResult.txt- > testResult.mlf文件
#!MLF!# "*No1.rec" 驚 天 天 氣 . "*No2.rec" 明 天 天 氣 怎 么 樣 .
Findyou：
1.txt轉(zhuǎn)換到mlf可以用腳本轉(zhuǎn)換，注意雙個mlf文件的不同，lab與rec關(guān)鍵字。
»2.2.3 、TXT轉(zhuǎn)換為MLF腳本
src2mlf.py
1 #-*- coding:utf-8 -*-
2 import os,sys
3
4 def to_mlf(xi):
5 dx={
6 "0":"零",
7 "1":"一",
8 "2":"二",
9 "3":"三",
10 "4":"四",
11 "5":"五",
12 "6":"六",
13 "7":"七",
14 "8":"八",
15 "9":"九"
16 };
17 d=[]
18 eng=[]
19 tx=[",",".","!","(",")","，","。","！",'；','、','：','？','“','”'];
20 for x in xi:
21 u=x.encode("utf-8")
22 if u in tx:
23 continue;
24 if len(u)==1:
25 if u in dx:
26 u=dx[u]
27 eng.append(str(u, encoding='utf-8'))
28 else:
29 if len(eng)>0:
30 d.append("".join(eng).upper())
31 eng=[]
32 d.append(str(u, encoding='utf-8'))
33 if len(eng)>0:
34 d.append("".join(eng).upper())
35 return d
36
37 def fn_to_lab(s):
38 x=s.split()
39 for i in x:
40 d=to_mlf(i.strip())
41 if len(d)>0:
42 print("
".join(d))
43 print('.')
44
45 fn=sys.argv[1]
46 print('#!MLF!#')
47 for l in open(fn):
48 l=l.strip()
49 x=l.split()
50 k=x[0].strip()
51 v=" ".join(x[1:])
52 t=".".join(k)
53 print('"*No%s.lab" ' % t)
54 fn_to_lab(v)
Findyou：
1.此腳本是將測試用例轉(zhuǎn)為src.mlf
2.如需將測試結(jié)果testResult.txt 轉(zhuǎn)testResult.mlf，則拷貝一份如 rec2mlf.py，改第53行的關(guān)鍵字lab為rec即可。
腳本使用
1 python src2mlf.py src.txt >src.mlf 2 python rec2mlf.py testResult.txt >testResult.mlf
»2.2.4 、常用命令
以上文2.2.2 舉例文本為例
HResults -t -I src.mlf /dev/null testResult.mlf
Aligned transcription: *No.1.lab vs *No.1.rec
LAB: 今 天 天 氣 好 嗎
REC: 驚 天 天 氣
,-------------------------------------------------------------.
| HTK Results Analysis at Wed Apr 3 16:26:59 2019 |
| Ref: src.mlf |
| Rec: testResult.mlf |
|=============================================================|
| # Snt | Corr Sub Del Ins Err S. Err |
|-------------------------------------------------------------|
| Sum/Avg | 2 | 76.92 7.69 15.38 0.00 23.08 50.00 |
`-------------------------------------------------------------'
HResults -t -I src.mlf /dev/null testResult.mlf
Aligned transcription: *No.1.lab vs *No.1.rec LAB: 今 天 天 氣 好 嗎 REC: 驚 天 天 氣 ====================== HTK Results Analysis ======================= Date: Wed Apr 3 16:26:59 2019 Ref : src.mlf Rec : testResult.mlf ------------------------ Overall Results -------------------------- SENT: %Correct=50.00 [H=1, S=1, N=2] WORD: %Corr=76.92, Acc=76.92 [H=10, D=2, S=1, I=0, N=13] ===================================================================
2.3、HResults樣例解析
以一句測試用例與測試結(jié)果為例，舉實例讓大家快速了解HResults的WER。
»2.3.1 只有刪除(D)
# 說明 LAB:測試用例 REC:識別結(jié)果 # 結(jié)果 Aligned transcription: *No.1.lab vs *No.1.rec LAB: 今 天 天 氣 怎 么 樣 REC: 今 天 天 氣 ,-------------------------------------------------------------. | HTK Results Analysis at Tue Apr 2 22:37:09 2019 | | Ref: src.mlf | | Rec: testResult.mlf | |=============================================================| | # Snt | Corr Sub Del Ins Err S. Err | |-------------------------------------------------------------| | Sum/Avg | 1 | 57.14 0.00 42.86 0.00 42.86 100.00 | `-------------------------------------------------------------' ... ------------------------ Overall Results -------------------------- SENT: %Correct=0.00 [H=0, S=1, N=1] WORD: %Corr=57.14, Acc=57.14 [H=4, D=3, S=0, I=0, N=7] ===================================================================
SER(句錯率) = 1 / 1 = 100 %
S.Correct(句正確率) = 0 S.H / 1 S.N = 0.00 %
N = 0替換 + 3刪除 + 4正確 = 7
WER(字錯率) = ( S 0 + D 3 + I 0 ) / 7 = 42.86 %
W.Correct(字正確率) = H / N = 4 / 7 = 57.14 %
W.Accuracy(字準(zhǔn)確率) = (H - I)/ N = 1 - W.Err = 57.14 %
»2.3.2 替換(S) + 刪除(D)
LAB: 今 天 天 氣 怎 么 樣 REC: 驚 天 天 氣 # 結(jié)果 ... |=============================================================| | # Snt | Corr Sub Del Ins Err S. Err | |-------------------------------------------------------------| | Sum/Avg | 1 | 42.86 14.29 42.86 0.00 57.14 100.00 | `-------------------------------------------------------------' ... SENT: %Correct=0.00 [H=0, S=1, N=1] WORD: %Corr=42.86, Acc=42.86 [H=3, D=3, S=1, I=0, N=7]
SER = 1 - S.Corr = 100 %
S.Correct = S.H / S.N = 0.00 %
N = 1替 + 3刪 + 3H = 7
WER = (S + D + I ) / N = 57.14 %
W.Correct = H / N = 42.86 %
W.Accuracy = (H - I) / N = 1 - W.Err = 42.86 %
»2.3.3 替換(S) + 刪除(D) + 插入(I)
LAB: 今 天 天 氣 怎 么 樣 REC: 驚 天 田 天 氣 # 結(jié)果 ... |=============================================================| | # Snt | Corr Sub Del Ins Err S. Err | |-------------------------------------------------------------| | Sum/Avg | 1 | 42.86 14.29 42.86 14.29 71.43 100.00 | `-------------------------------------------------------------' ... SENT: %Correct=0.00 [H=0, S=1, N=1] WORD: %Corr=42.86, Acc=28.57 [H=3, D=3, S=1, I=1, N=7]
SER = 1 - S.Corr = 100 %
S.Correct = S.H / S.N = 0.00 %
N = 1S + 3D + 3H = 7
WER = (S + D + I) / N = 5/7 = 71.43 %
W.Correct = H / N = 42.86 %
W.Accuracy = (H - I) / N = 1 - W.Err = 28.57 %
»2.3.4 全錯（結(jié)果字?jǐn)?shù)<語料字?jǐn)?shù)）
LAB: 今 天 天 氣 好 嗎 REC: 不 知 道
... |=============================================================| | # Snt | Corr Sub Del Ins Err S. Err | |-------------------------------------------------------------| | Sum/Avg | 1 | 0.00 50.00 50.00 0.00 100.00 100.00 | `-------------------------------------------------------------' ... SENT: %Correct=0.00 [H=0, S=1, N=1] WORD: %Corr=0.00, Acc=0.00 [H=0, D=3, S=3, I=0, N=6]
SER = 1 - S.Corr = 100 %
S.Correct = S.H / S.N = 0.00 %
N = 3S + 3D + 0H = 6
WER = (S + D + I) / N = 6/6 = 100.00 %
W.Correct = H / N = 0.00 %
W.Accuracy = (H - I) / N = 1 - W.Err = 0.00 %
»2.3.5 全錯（結(jié)果字?jǐn)?shù)>語料字?jǐn)?shù)）
LAB: 今 天 天 氣 好 嗎 REC: 驚 田 田 七 豪 嘛 嘛 ... |=============================================================| | # Snt | Corr Sub Del Ins Err S. Err | |-------------------------------------------------------------| | Sum/Avg | 1 | 0.00 100.00 0.00 16.67 116.67 100.00 | `-------------------------------------------------------------' ... SENT: %Correct=0.00 [H=0, S=1, N=1] WORD: %Corr=0.00, Acc=-16.67 [H=0, D=0, S=6, I=1, N=6]
SER = 1 - S.Corr = 100 %
S.Correct = S.H / S.N = 0.00 %
N = 6S + 0D + 0H = 6
WER = (S + D + I) / N = 7/6 = 116.67 %
W.Correct = H / N = 0.00 %
W.Accuracy = (H - I) / N = 1 - W.Err =-16.67 %
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的ASR测试方法---字错率(WER)、句错率(SER)统计的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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