阿里云语音AI asr我们测试太过于灵敏了。我对着麦克风说话。这个后续什么时候会优化一下吗？

阿里云语音AI ASR（自动语音识别）在处理背景噪音或他人说话干扰时的表现，确实可能受到灵敏度设置的影响。根据您描述的情况，可以通过调整相关参数来优化识别效果。以下是详细的解决方案和建议：

1. 调整噪声过滤阈值

语音识别的灵敏度可以通过参数 speech_noise_threshold 进行调节。该参数的取值范围为 [-1, 1]，具体含义如下： - 取值越小：识别越灵敏，可能会将更多背景噪音误识别为语音。 - 取值越大：对噪音的容忍度更高，但可能导致部分语音被误判为噪音而未被识别。

针对您的场景，建议逐步调大该参数以降低灵敏度。例如： - 初始值可以尝试设置为 0.6 或 0.7。 - 如果发现仍有较多背景噪音被识别，可继续调大至 0.8 或更高。 - 如果出现漏识别现象，则需要适当调小该值，例如 0.5、0.2，甚至 -0.2。

代码示例：

transcriber.addCustomedParam("speech_noise_threshold", 0.7);

注意：调整该参数时需结合实际测试结果进行微调，确保在降低背景噪音干扰的同时不影响主语音的识别。

2. 检查音频输入质量

背景噪音干扰可能与音频输入的质量有关。以下是一些排查和优化建议： - 波形幅度检查：使用音频编辑工具（如 Audacity 或 Adobe Audition）查看波形图，确保主语音的波形幅度适中。如果波形幅度过小，可能导致语音被误判为噪音；如果幅度过大，则可能因截幅导致失真。 - 频段信息完整性：确保音频文件的频段信息完整，符合 ASR 模型的要求（通常为 8KHz 或 16KHz）。如果频段信息不完整，可能会影响识别效果。

3. 使用分轨录音

如果您的应用场景涉及多人同时说话（如客服场景），建议采用分轨录音方式存储音频数据。分轨录音可以将不同声道的声音分开存储，避免语音重叠导致的识别问题。

4. 热词和自学习模型优化

如果您的场景中包含特定领域的关键词或专有名词，可以通过以下方式进一步优化识别效果： - 热词优化：将常见词汇设置为热词，并合理调整权重。需要注意的是，业务专属热词的权重不宜过高，否则可能导致语句被截断。 - 自学习模型训练：通过阿里云自学习平台，上传与业务相关的文本语料进行定制化训练。例如，将常见的对话内容加入训练语料，提升模型对特定场景的适应能力。

5. 未来优化计划

目前，阿里云语音AI团队持续优化ASR模型，特别是在远场识别、背景噪音过滤和多说话人分离等场景下的表现。如果您当前的优化措施仍无法满足需求，建议联系阿里云技术支持团队，提供具体的音频样本和场景描述，以便工程师进一步评估并制定针对性的优化方案。

总结操作步骤

1. 调整 speech_noise_threshold 参数，逐步增大值以降低灵敏度。
2. 使用音频编辑工具检查波形幅度和频段信息，确保音频质量符合要求。
3. 在多人说话场景下，优先采用分轨录音方式存储音频数据。
4. 针对特定领域词汇，使用热词或自学习模型进行优化。
5. 如仍有问题，联系阿里云技术支持团队获取进一步帮助。

通过以上方法，您可以有效降低背景噪音对语音识别的干扰，提升识别准确率。