Задача: сформализовать требования к системе распознавания речи (ASR) и разработать план подготовки датасета, выбора метрик и оценки устойчивости в реальных условиях.
1) Цель и покрытия
- Цель: обеспечить требуемое качество распознавания для набора пользовательских условий (акценты, шумы, языковые вариации, устройства).
- Покрытия по осям: акцент/диалект, уровень фонового шума, тип шума, канал (телефон/микрофон), стиль речи (читанный/спонтанный), код-свитчинг.
2) Подготовка датасета — требования и процесс
- Таргетные размеры данных (рекомендации по уровню ресурса):
- низкоресурсный сценарий: минимум $10$ часов на акцент/вариацию;
- средний: минимум $50$ часов;
- целевой (высокое качество): минимум $200$ часов на каждую важную группу.
- Формат записи: частота дискретизации $16\text{kHz}$ (для телекомов — $8\text{kHz}$); моно, PCM.
- Метаданные для каждого файла: id_спикера, пол, акцент/диалект, возрастная группа, устройство, SNR, шумовый класс, стиль речи, язык/код-свитчинг.
- Транскрипция:
- единый набор правил нормализации (числа, даты, аббревиатуры, заполнители, ненормативная лексика);
- разметка пауз/несловесных звуков (например, $$смех$$, $$паузa$$) по договорённости;
- проверка качества транскрипции: допустимая ошибка транскрипций $<1\%$ (по контрольной выборке).
- Балансировка: формируйте датасет стратифицированно по акцентам/шумам/устройствам; целевая минимальная представленность каждой группы в тренировке/валидации/тесте — не менее $1\%$ от общего или минимальная абсолютная величина (см. выше по часам).
- Аугментация:
- добавление шума (реальные записи + синтетические) на SNR значениях $\{20,15,10,5,0\}\text{dB}$;
- реверберация с реальными RIR; изменение скорости $\pm 10\%$;
- эмуляция кодеков/битрейтов (например GSM).
- Разбиение:
- обучение/валидация/тест по спикерам (speaker-independent): спикеры теста не должны пересекаться с тренировкой;
- тестовый набор: для каждой важной комбинации (акцент × SNR × устройство × стиль) подготовить отдельный контрольный поднабор.
3) Метрики качества (основные и дополнительные)
- WER (word error rate):
$$\text{WER}=\frac{S+D+I}{N},$$ где $S$ — замены, $D$ — удаления, $I$ — вставки, $N$ — число слов в эталоне.
- CER (character error rate) — аналогично, для языков/сцен с морфологией/без явных пробелов.
- SER (sentence error rate):
$$\text{SER}=\frac{\text{число предложений с хотя бы одной ошибкой}}{\text{общее число предложений}}.$$ - Дополнительные метрики:
- Нативный/внешний latency (задержка) в мс — целевое значение, например $<200\text{ms}$ для стриминга;
- Real-time factor (RTF) на целевом устройстве;
- Потребление памяти и модельный размер (для встраивания);
- Calibration (например ECE — expected calibration error) для вероятностей: пусть бинов $B$,
ECE=∑b=1B∣Bb∣N∣acc(Bb)−conf(Bb)∣. \text{ECE}=\sum_{b=1}^B\frac{|B_b|}{N}\big|\text{acc}(B_b)-\text{conf}(B_b)\big|.
ECE=b=1∑B N∣Bb ∣ acc(Bb )−conf(Bb ) . - Справедливость/диспропорции:
- per-group WER; разброс (variance) и максимум-минимум:
$${\Delta }_{\text{max-min}}=\underset{g}{\max }{\text{WER}}_g-\underset{g}{\min }{\text{WER}}_g,$$ целевой допуск, например ${\Delta }_{\text{max-min}}\le 5\%$ (п.с.).
- относительный прирост по группам: ${\text{WER}}_g-{\text{WER}}_{\text{overall}}$.
4) Оценка устойчивости в реальных условиях (тестовый протокол)
- Матрица испытаний: собираете тестовые наборы по комбинациям (акцент × SNR × шумовый тип × устройство × стиль). Минимальная глубина: для каждой критичной комбинации $\ge 1\text{час}$ записи; лучше $\ge 5\text{часов}$.
- SNR-бэнды: тесты при SNR $\{20,15,10,5,0\}\text{dB}$.
- Шумовые классы: babble, street, office, vehicle, music, silence bursts.
- Устройства/каналы: целевой микрофон, смартфон (несколько моделей), VoIP/телефон (кодек $8\text{kHz}$).
- Непредвиденные условия: эмуляция/сбор данных с новым акцентом, с код-свитчингом, с сильными эмоциями, с прерывистой связью.
- Адверсиальные тесты: шумы/перезапись/сжатие, чтобы найти ломкие случаи.
- Стресс-тест: набор «corner cases» (малый SNR, редкие слова, медицинская/юридическая лексика).
- Повторяемость: все тесты автоматизированы, фиксируются seed и скрипты аугментации.
5) Процедура оценки и отчётность
- Основной отчёт: WER/CER/SER по каждой оси (акцент, SNR, шум, устройство), общая матрица результатов.
- Отчёт по fairness: таблица WER по группам и ${\Delta }_{\text{max-min}}$.
- ROC/precision-recall для задач детекции речи/включения подсистем (если применимо).
- UAT/acceptance критерии: например
- средний WER на основных условиях $\le 10\%$;
- WER для каждой ключевой группы $\le 15\%$;
- ${\Delta }_{\text{max-min}}\le 5\%$;
- latency $<200\text{ms}$, RTF на целевом устройстве $<0.3$.
(Эти числа настраиваются под конкретный продукт.)
6) Практические рекомендации
- Начинайте с четкого списка критичных групп (топ $N$ акцентов/устройств) и распределяйте ресурсы по приоритету.
- Инструменты: автоматический подсчёт WER/CER, стратифицированная валидация, визуализация матриц ошибок.
- Поддерживайте тестовую инфраструктуру для регулярной регрессии (CI): каждый апдейт модели — прогон по матрице условий.
Кратко: формализуйте покрытие (акценты, шумы, устройства), соберите стратифицированный и помеченный датасет с метаданными, применяйте целенаправленные аугментации, измеряйте WER/CER/SER + показатели latency/RTF/калибровки, и проводите устойчивую проверку по матрице условий (акцент × SNR × шум × устройство) с заранее определёнными целевыми порогами.