asr有时候识别的效果很差，包括有些噪音也会被误识别为文字，有什么优化的方法吗？

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语音识别的原理暂且不管，我们从结果直接分析，

一般会有哪几种识别不准的情况：

1. 没描述，识别整体实在是太太太太差了！
2. 识别太灵敏，无效噪音都识别出来了；
3. 识别太不灵敏，很多声音比较小就没识别出来；
4. 特定行业或者业务的关键词识别不出来；
5. 遇到单字的情况识别效果一般；
6. 远场识别效果很差。
7. ……

####1.没描述，识别整体实在是太太太太差了！ 一般来说，ASR模型识别率均有一定的保证。如果在所有情况下语音识别都不准确，或者识别率很低，往往需要整体考虑是否有什么地方配置错误，例如实际语音的采样率（在线识别场景ASR只支持8k 16bit或者16k 16bit)、调用时设置的采样率参数（8000或者16000）、ASR服务端模型（8k或者16k），这三者需要保持一致。

注意 如果是公共云ASR调用，需要确认阿里云控制台上该appkey所选择的模型采样率。

####2. 识别太灵敏，无效噪音都识别出来了 可以通过设定参数speech_noise_threshold的值来修改VAD噪声阈值。

speech_noise_threshold参数区间是[-1，1]，取值越小越灵敏，可能会有更多噪音被当成语音被误识别；取值越大，可能更多语音段会被当成噪音而没有被识别。例如设为0.6，如果仍觉得太灵敏，可以继续尝试设置为0.7。如果发现有丢字、漏识别，需要将该值调小，例如0.5、0.2甚至是-0.2等。

代码示例：

Java

transcriber.addCustomedParam("speech_noise_threshold", -0.1);
C++

request->setPayloadParam("speech_noise_threshold",-0.1);

####3. 识别太不灵敏，很多声音比较小就没识别出来 同上

####4. 特定行业或者业务的关键词识别不出来

阿里云语音识别模型主要是根据通用语料来训练的，如果涉及到特定行业或领域关键词，可以按照以下几种方式优化：

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####5. 遇到单字的情况识别效果一般 因为单字发音单元短，且没有上下文语义，所以单字的识别是难点，添加热词效果不一定好，建议采用定制化模型优化。您可以提交工单，将识别差的样例及语音（badcase）提供给技术人员，我们分析后会给您提供针对性建议。

####6. 远场识别效果很差 这是因为远、近场的VAD阈值不一样，建议调节参数speech_noise_threshold。speech_noise_threshold参数区间是[-1，1]，取值越小越灵敏，可能会有更多噪音被当成语音被误识别；取值越大，可能更多语音段会被当成噪音而没有被识别。例如设为-0.2，如果丢字现象仍然比较严重，可以继续调小至如-0.3、-0.4；如果发现较多噪声被误识别了，也可以适当调大，例如-0.1、0等。