判断语音识别结果好坏的指标——python实现_字错率 统计 python

判断语音识别结果好坏的指标——python实现：

• WER字错率
• SER句错率

• 杰卡德系数

• TF 相似度
• TF-IDF 相似度
• Word2Vec词向量比较相似性

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     提取码：269s

result.txt 是按照train.txt 中内容录得音频，经过语音识别的文字结果。

train.txt 为录音内容文本。

WER字错率

    字错率是一种常用的且计算速度比较快的评价方法，根本原理在于统计原句中的文字，和识别录音之后的字的不同之处从而断定语音识别模型好坏。在一般性的识别率的计算上常常使用。“WER（词错误率，Word Error Rate）”。

 

        Substitution——替换

        Deletion——删除

        Insertion——插入

        N——单词数目

        其中S+D+I的计算过程也叫：编辑距离计算

编辑距离计算：

        编辑距离，英文叫做 Edit Distance，又称 Levenshtein 距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数，如果它们的距离越大，说明它们越是不同。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。

        例如我们有两个字符串：string 和 setting，如果我们想要把 string 转化为 setting，需要这么两步：

        第一步，在 s 和 t 之间加入字符 e。

        第二步，把 r 替换成 t。

        所以它们的编辑距离差就是 2，这就对应着二者要进行转化所要改变（添加、替换、删除）的最小步数。

因为有插入词，所以理论上WER有可能大于100%，但实际中、特别是大样本量的时候，是不可能的，否则就太差了，不可能被商用。（代码如下）

import distance
def edit_distance(s1, s2):
    return distance.levenshtein(s1, s2)

计算总WER（）：代码如下

# 计算总WER
def calculate_WER():
    text1_list = [i[11:].strip("\n") for i in read_result("result.txt")]
    text2_orgin_list = [i[11:].strip("\n") for i in read_result("train.txt")]
    # print(text2_orgin_list)
    total_distance = 0
    total_length = 0
    for i in range(len(text1_list)):
        text1 = text1_list[i]
        text2_orgin = text2_orgin_list[i]
        res, length = text_distance(text1, text2_orgin)
        # print(res, length)
        total_distance += res
        total_length += length
    print("总距离：", total_distance)
    print("总长度：", total_length)
    WER = total_distance / total_length
    print("总WER：", WER.__format__('0.2%'))

结果输出：

总距离： 538

总长度： 5213

总WER： 10.32%

SER句错率

        SER表述为句子中如果有一个词识别错误，那么这个句子被认为识别错误，句子识别错误的的个数，除以总的句子个数即为SER。

         站在纯产品体验角度，很多人会以为识别率应该等于“句子识别正确的个数/总的句子个数”，即“识别（正确）率等于96%”这种，实际工作中，这个应该指向“SER（句错误率，Sentence Error Rate）”，即“句子识别错误的个数/总的句子个数”。不过据说在实际工作中，句错率对结果太苛刻了，一般字错误率的2~3倍，所以可能就不太怎么看了。代码如下

# 计算SER句错率
def calculate_SER():
    text1_list = [i[11:].strip("\n") for i in read_result("result.txt")]
    text2_orgin_list = [i[11:].strip("\n") for i in read_result("train.txt")]
    total_distance = 0
    for i in range(len(text1_list)):
        text1 = text1_list[i]
        text2_orgin = text2_orgin_list[i]
        text2_orgin = remove_punctuation(text2_orgin)
        # 去除句子中的空格
        text1 = text1.replace(' ', '')
        # print(text1,"\n",text2_orgin)
        if text2_orgin != text1:
            total_distance += 1
    SER = total_distance / len(text1_list)
    print("总句子数量：", len(text1_list))
    print("总不相同句子数量：", total_distance)
    print("总SER：", SER.__format__('0.2%'))

输出结果： 

总句子数量： 100
总不相同句子数量： 59
总SER： 59.00%

杰卡德系数计算

        杰卡德系数，英文叫做 Jaccard index, 又称为 Jaccard 相似系数，用于比较有限样本集之间的相似性与差异性。Jaccard 系数值越大，样本相似度越高。 实际上它的计算方式非常简单，就是两个样本的交集除以并集得到的数值，当两个样本完全一致时，结果为 1，当两个样本完全不同时，结果为 0。 算法非常简单，就是交集除以并集。（代码如下）

# Jaccard 相似度
def jaccard_similarity(s1, s2):
    s1, s2 = set(s1), set(s2)
    return len(s1 & s2) / len(s1 | s2)

TF 相似度

        TF相似度计算就是，计算 TF（词频向量化） 矩阵中两个向量的相似度了，实际上就是求解两个向量夹角的余弦值，就是点乘积除以二者的模长，公式如下

        cosθ=a·b/|a|*|b|

代码如下：

import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
 
 
# TF 相似度
def tf_similarity(s1, s2):
    def add_space(s):
        return ' '.join(list(s))
    # 将字中间加入空格
    s1, s2 = add_space(s1), add_space(s2)
    # 转化为TF矩阵
    cv = CountVectorizer(tokenizer=lambda s: s.split())
    corpus = [s1, s2]
    vectors = cv.fit_transform(corpus).toarray()
    print(vectors)
    return np.dot(vectors[0], vectors[1]) / (norm(vectors[0]) * norm(vectors[1]))

TF-IDF 相似度

        另外除了计算 TF 系数我们还可以计算 TFIDF 系数，TFIDF 实际上就是在词频 TF 的基础上再加入 IDF 的信息，IDF 称为逆文档频率。

TF-IDF与余弦相似性的应用（一）：自动提取关键词 - 阮一峰的网络日志 （TFIDF讲解）        

代码如下：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
 
 
# TF-IDF 相似度
def tfidf_similarity(s1, s2):
    def add_space(s):
        return ' '.join(list(s))
    # 将字中间加入空格
    s1, s2 = add_space(s1), add_space(s2)
    # 转化为TF-IDF矩阵
    cv = TfidfVectorizer(tokenizer=lambda s: s.split())
    corpus = [s1, s2]
    vectors = cv.fit_transform(corpus).toarray()
    print(vectors)
    return np.dot(vectors[0], vectors[1]) / (norm(vectors[0]) * norm(vectors[1]))

Word2Vec词向量比较相似性

        将词映射成词向量在通过计算夹角比较相似性，可以通过训练好的Word2Vec 模型，加载模型，将词转化为向量。

        这里使用的模型是：使用新闻、百度百科、小说数据来训练的 64 维的 Word2Vec 模型，数据量很大，整体效果还不错，我们可以直接下载下来使用，这里我们使用的是 news_12g_baidubaike_20g_novel_90g_embedding_64.bin 数据，然后实现 Sentence2Vec。

        下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1cTjob0fic0wN16krePThxA

        提取码：269s

代码如下：

model_file = 'news_12g_baidubaike_20g_novel_90g_embedding_64.bin'
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format(model_file, binary=True)
 
def vector_similarity(s1, s2):
    def sentence_vector(s):
        words = jieba.lcut(s)
        v = np.zeros(64)
        for word in words:
            v += model[word]
        v /= len(words)
        return v
    v1, v2 = sentence_vector(s1), sentence_vector(s2)
    return np.dot(v1, v2) / (norm(v1) * norm(v2))