نرخ خطای کلمه یکی از معیارهای مهم در سنجش دقت سیستم‌های تشخیص گفتار است. این شاخص با بررسی میزان خطاهای موجود در تبدیل صوت به متن، به ارزیابی کارایی این سیستم‌ها کمک می‌کند.
کاربردهای خاص و ضرورت شخصی‌سازی شاخص WER
این شاخص در برخی از کاربردها نمی‌تواند معیار دقیقی برای ارزیابی باشد. به عنوان مثال، در ارزیابی رشته‌های متصل به هم مانند شعر، ضرب‌المثل و متن‌های حاوی ظرایف زبانی، اگر یکی از کلمات اشتباه باشد، کل رشته با خطا مواجه می‌شود. این مشکل در شماره‌های کارت، شماره تلفن، شماره ملی و شبا نیز به وجود می‌آید.
فرض کنید دقت موتور تبدیل صوت به متن ۹۹ درصد باشد (فرض محال). دقت نهایی در تشخیص شماره کارت ۱۶ رقمی بانکی، با انتشار خطا حدوداً ۸۵ درصد خواهد بود. به عنوان مثال: $$99\%^{16} = 85\%$$
اگر دقت این تبدیل به ۹۸ درصد کاهش یابد، دقت نهایی به ۷۲٪ کاهش می‌یابد. در این مثال، اگرچه دقت کلی سیستم بالای ۹۰ درصد است، اما دقت در تشخیص شماره شبای ۲۴ رقمی می‌تواند به کمتر از ۵۰ درصد برسد.
برای سنجش آنلاین WER،از ابزارهای آنلاینی مانند این مدل می‌توانید استفاده کنید.
درخواست دمو
راهکارهای کاهش خطا در کاربردهای خاص
نرخ خطای کلمه در کاربردهای عمومی بسیار کارآمد است، اما برای کاربردهای خاص باید شخصی‌سازی شود تا دقت و کارایی سیستم بهبود یابد. برای کاربردهای خاص هوش مصنوعی، پیش‌پردازش و پس‌پردازش‌هایی وجود دارد که می‌تواند به بهبود دقت کمک کند. پردازش‌هایی نظیر check sum و APIهای مربوط به کسب و کار می‌توانند نقش مکمل را در کاهش خطا ایفا کنند. به عبارت دیگر، حل تمام مسائل صرفاً از طریق آموزش مدل‌های هوش مصنوعی امکان‌پذیر نیست.
پیش‌پردازش و پس‌پردازش به‌ویژه در زمانی که دقت موتورهای تبدیل صوت به متن در سطح بالایی قرار دارد، ضروری است. پیش‌پردازش به معنای آماده‌سازی داده‌ها و اطلاعات قبل از ورود به سیستم تشخیص گفتار است و این فرآیند می‌تواند کمک کند تا داده‌های نویزدار و اطلاعات غیرضروری حذف شوند. پس‌پردازش نیز به معنای پردازش داده‌های خروجی سیستم تشخیص گفتار است تا نرخ خطای کلمه به حداقل برسد.
به عنوان مثال، می‌توان از الگوریتم‌های تصحیح خودکار و سیستم‌های بازخورد استفاده کرد تا دقت نهایی در تشخیص و تبدیل صوت به متن افزایش یابد. به‌علاوه، استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین که قادر به تحلیل و تصحیح خطاها هستند نیز می‌تواند به بهبود دقت سیستم کمک کند.
