－－－－－ 2017.3.06更新－－－－
Equal Error Rate , 這個在說話人識別，說話人確認中最常用的評價標準，是一種使錯誤接受率（nontarget_is_target / (target_is_target + nontarget_is_target)） 和 錯誤拒絕率（target_is_nontarget / (target_is_nontarget + nontarget_is_nontarget)）的一個相對平衡點閾值點，然后這個閾值點可以作為實際使用階段的固定的閾值。
還記得trials文件嘛，還記得沒有cvs文件自己偽造trials文件嘛， 還記得不明白為什么要制造50%或者80%的nontarget嘛，就是為了要計算EER。所以在偽造trials文件的時候，最好是分布均勻，也就是要涉及到每一個人，每一個人都要有一定數量的nontarget，其實也可以每個人對其他所有人都做一個nontarget，到底是取一部分還是所有的這個我也不確定，等驗證過后再更新（記得驗證）。

－－>先說一些EER的計算：
false reject and false accept. Clearly, the false reject rate and the false accept rate depend on the threshold. When the two rates are equal, the common value is called equal error rate (EER).

什么是false reject(用fr表示), 就是本來應該accept 的結果 reject了：
FR ?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的EER(等概率错误)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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