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AssemblyAI 详解超越词错误率 (WER) 的高级语音识别评估方法
AssemblyAI 发布了一份指南，详细介绍了评估语音转文本模型的先进方法，超越了传统的词错误率 (WER)。文章强调了 WER 的局限性，例如它无法考虑语义含义或真实转录中的错误，并介绍了语义 WER 和漏检实体率等指标。该公司以其最新的 Universal-3.5 Pro 模型为例，指出其在众多数据集上的平均英语 WER 为 5.6%。
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新系统通过视频检测斜视和白内障，以提高可访问性
研究人员开发了一个基于视频的实时系统，利用计算机视觉检测斜视和白内障。该系统采用 media-pipe face-mesh 模型提取眼部特征进行斜视分类，并分析灰度强度进行白内障检测。这个低成本框架可以使用标准摄像头部署，在斜视检测方面达到了 98.39% 的高准确率，在白内障分类方面达到了 96.90% 的高准确率。该技术旨在通过实现自适应用户界面来提高视障人士的网页可访问性。