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语音转​文字术语表

简而言之

语音​软件​有很多​专业​词汇,​有些​词在不同​厂商​那里含义​并不​相同。​本页​说明每个​词在这里​指什么。

本站​里有特定​含义​或不太​常见用法的​词,​以及​我们​用这些​词时​指的是什么。

最后​更新:​

A

ASR​(自动​语音识别)
把​语音​转换​成文字的​软件的​统称。​Whisper 就是这类系统​之一。​日常​使用​中,​“语音​转文字”的​意思​与它相同。

D

语音​输入
用​说话​代替​打字,​文字​直接​出现在​你正在​使用的​应用​里。​它​是实时​的,​通常​比较​短。​与​之相对的​是转写,​转写​是事后​把已有的录音​变成​文字。

H

快捷键
在​任何​地方​都有效的​组合键,​而​不只在某​一个应用​里有效。​Lesskeys 用​一个快捷键来​开始​和停止​语音​输入,​所以​你说话​时不必切换​窗口。

O

本地​处理
处理​工作​在你面前​的这台电脑​上完成,​而​不是在某家​公司的​服务器​上。​对 Lesskeys 来说,​录音、​语音​模型​和最终的​文字​都留在​你的电脑​上。​这​说的是处理​发生​在哪里⁠,​所以​可以​验证:​把​网络​关掉,​它​照样​能用。

S

说话人分离
在​有多个​人声的录音​里,​弄清谁​在什么​时候​说了话。​它​与转写​是两项不同的​工作:​转写​回答说了​什么,​说话人分离​回答​是谁说的。​两者​结合​起来,​就​得到​每一行都标有​说话人​的逐字稿。
系统​音频
你的​电脑​正在播放的​声音,​区别于​麦克风​听到的​声音。​同时​录下​系统​音频​和麦克风,​就​能录到通话的​双方,​而​不需要​任何​东西​加入​会议。

T

转写
把​已有的录音​(通话、​采访​或视频)​变成​书面​文字。​与​语音​输入​不同,​它​发生​在事后,​而且​通常​涉及​不止​一位说话人。

V

声纹
对​某个人声音​特征的​一份存储​摘要,​用来​在不同​录音​中认出​同一个人。​Lesskeys 只把声纹​保存​在你的电脑​上,​不​存放​在其他​任何​地方。

W

WER​(词​错误率)
衡量准确度的​方式。​它​统计​系统​出错的​词(替换、​漏掉​或多出​的),​占​实际所说​词数的​百分比。​越低​越好,​WER 为 2.5% 大约​意味着​四十个​词错一个。
Whisper
一系列​开源的​语音识别模型,​可以​在普通​硬件​上运行,​包括 Mac 或 Windows 电脑。​它​有多种尺寸;​更​大不一定​更好,​这​正是我们​自己的​基准​测试​所测的​内容。

快速解答

“本地​处理”​到底​是什么​意思?

意思​是处理过程​发生​在你自己的​电脑​上,​而​不是某家​公司的​服务器​上。​判断​方法​很简单:​关掉​网络。​如果​它还能用,​就是本地处理。

语音​输入​和转写​是一回事​吗?

不是。​语音​输入​是实时​的:​你​说话,​文字​就出现在​你正在​打字的​位置。​转写​则是把​已有的录音​变成​文字,​录音里​通常​不止​一个人说话。

词​错误率​多少算好?

这​取决于​音频​本身,​所以​只看一个​数字容易​产生​误导。​在​清晰的​语音​上,​目前​最好的模型​大约​在 2–3%,​也​就是大约​四十个​词错一个。​对​任何​系统​来说,​这​类音频的​错误率​都会高得​多:​多​人抢话、​口音​很重或者​房间​回声大。

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