概念
也叫：词错误率
词错误率，衡量语音识别准确性
最近变化
2026-09-30 · Open TTS Leaderboard 使用 WER/CER、RTFx、TTFA、SIM 等指标，评估时间从数周缩短至数小时
WER 被反复提及时，通常意味着它正在影响产品路线、开发者工作流或 AI 产业判断。这个页面把分散材料合并成一个可持续更新的观察入口。
Open TTS Leaderboard: Scalable Evaluation for Multilingual Text-to-Speech and Voice Cloning
Hugging Face Blog · 8.5 分
The Open ASR Leaderboard Adds Its First Global South Language
Hugging Face Blog · 8.5 分
Introducing Gemini 3.5 Transcribe, our new speech to text model with smart transcription, function c...
Logan Kilpatrick(@OfficialLoganK) · 8.5 分
已收录 8 篇与「WER」相关的 AI 资讯和分析。
Hugging Face 推出 Open TTS Leaderboard，通过客观指标解决 TTS 模型评估碎片化问题，评估时间从数周缩短至数小时。
入选理由：Open TTS Leaderboard 使用 WER/CER、RTFx、TTFA、SIM 等指标，评估时间从数周缩短至数小时
Hugging Face推出全球首个覆盖印度语的开放ASR评估基准，通过多维度数据设计解决语音识别模型的系统性偏差问题。
入选理由：Monsoon评估集包含4,888名说话者，记录12个属性确保多样性
Google推出Gemini 3.5 Transcribe语音识别模型，实现亚秒级实时流处理，非流式WER低至2.6%，支持85种语言并减少70%处理时间。
入选理由：Gemini 3.5 Transcribe非流式WER达2.6%，流式为4.0%
Gemini 3.5 Transcribe 是 Google 推出的新一代语音转文字模型，支持 85 种语言、实时流媒体和多说话人识别。
入选理由：支持 85 种语言及多说话人识别，适用全球化场景
Results released by Xiaohu show their speech conversion technology performs excellently in cross-language WER tests, with Chinese-to-English WER at only 3.19% and Korean-to-English WER at only 3.42%, significantly outperforming competitors like CosyVoice. This demonstrates significant breakthroughs in multilingual speech synthesis technology.
入选理由：小互技术中文转英文WER为3.19%，远优于CosyVoice2的17.10%
ElevenLabs发布Scribe v2 Medical，临床语音转录错误率降低35%。
入选理由：Scribe v2 Medical在临床音频上降低35%词错误率(WER)
腾讯发布Hy ASR 3.0语音识别系统，多语言错误率低至3%，支持方言及复杂场景应用。
入选理由：Hy ASR 3.0多语言语音识别错误率(WER)达3%，行业领先
Hugging Face introduces private datasets to prevent models from over-optimizing on public ASR test sets, while keeping the public Average WER unchanged to preserve real-world performance measurement.
入选理由：引入私有数据集防止模型针对公开测试集过度优化（benchmaxxing）。
与「WER」经常一起出现的 AI 术语。
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