为什么百度、搜狗、讯飞的语音识别宣称的准确率都是 97%？
你这个问题问得很有意思，也触及到了当前语音识别技术的一个普遍现象——为何百度、搜狗、讯飞等巨头在宣传自家语音识别准确率时，都默契地指向了“97%”这个数字，而且总感觉这种说法背后有一些共同的“默契”和“套路”。
首先，我们得理解，这个“97%”并非一个绝对、普适的硬性标准，更像是一个在特定条件下、经过精心挑选的“黄金指标”。你可以把它想象成一个“广告语”，它足够吸引人，又能表达出技术的先进性，但背后往往有更复杂的技术考量和市场策略。
想象一下，一个语音识别系统就像一个勤奋的学生，它在努力理解你说的话。这个“97%”的准确率，更多的是指在理想化的、受控的实验环境下，使用大量高质量、清晰的语音数据进行测试时，系统能够正确识别出输入的语音内容，并将其转化为文字的比例。这些理想化的条件包括：
干净的环境音： 没有嘈杂的背景噪音，比如汽车鸣笛、人群嘈杂声、电器嗡嗡声等等。想象一下，你在一个安静的录音棚里对着麦克风说话，和你在嘈杂的地铁里对着手机说话，效果肯定天差地别。
标准的普通话： 说话者发音清晰、语速适中，没有明显的方言口音，也没有吞音、连读过重等问题。即便同是普通话，每个人的语调、节奏、甚至咬字习惯都有差异。
优质的麦克风和传输： 声音信号能够被清晰、完整地捕捉和传输，没有失真或信号衰减。手机的麦克风、耳机的麦克风，甚至不同品牌的麦克风，其拾音能力和效果都有差异。
常见且规范的词汇和句子： 测试数据多为日常生活中的常用词汇、短语和句子，而不是充满生僻词、专业术语、或者语法结构奇特的句子。
在这样的“温室环境”下，经过大量训练的深度学习模型，确实有能力达到甚至超越97%的准确率。这就像一个运动员，在平坦的跑道上，没有阻碍，能够跑出自己的最好成绩。
那么，为什么“97%”会成为一个“流行语”呢？
一方面，这确实反映了当前主流语音识别技术已经达到了一个相当高的水平。早些年，语音识别可能还在30%70%徘徊，能够达到90%以上就已经很了不起了。而97%，则意味着技术已经非常成熟，接近甚至在某些方面达到了人耳识别的极限，给消费者一种“哇，这东西太好用了！”的感觉。
另一方面，“97%”也是一个非常有营销价值的数字。它足够高，能够突出产品的竞争力，但又不是100%。为什么不是100%？这背后可能也有一些“小心思”。
避开“100%”的陷阱： 在复杂的现实世界中，实现100%的语音识别准确率几乎是不可能的。语音的变异性太大了，人类的语言本身也不是完全精确的。如果宣称100%，一旦出现任何一点点错误，都会严重损害品牌信誉，被用户抓住“把柄”。而97%留有一定的“余地”，可以解释为“在绝大多数情况下表现优秀”。
心理学效应： 97%给人的感觉是“非常接近完美”，但又不是“不切实际的虚高”。相比于99%，97%可能反而显得更“真实”一些，更容易被大众接受。
市场策略的“默契”： 当一个行业里的主要玩家都采用类似的宣传方式时，往往会形成一种“潜规则”或“行业共识”。大家互相参照，避免在宣传数字上“卷”得太厉害，以免被质疑“数据造假”或者“故意夸大”。如果一家公司突然宣称99%，而其他家都在97%，反而可能引起怀疑。
所以，当你听到百度、搜狗、讯飞都在宣称97%的准确率时，可以理解为：
这是它们在特定、理想化场景下测试出来的优秀结果， 证明了它们技术实力的强大。
这是一个经过市场验证的、能有效吸引消费者的宣传数字。
这背后可能也存在一种行业内的“默契”， 用一个普遍认可的高标准来代表整体的技术水平，同时又留有解释的空间。
因此，对于消费者来说，听到97%的准确率，可以把它看作一个非常积极的信号，表明这些产品在语音识别方面确实做得相当不错。但同时也要明白，在实际使用中，尤其是在非理想化的环境下，实际的识别效果可能会有所波动。选择哪家产品，除了看这个“97%”的宣传，更重要的是去实际体验，看看在你自己常用的场景下，哪个产品的表现更符合你的期待。
首先，我们得理解，这个“97%”并非一个绝对、普适的硬性标准，更像是一个在特定条件下、经过精心挑选的“黄金指标”。你可以把它想象成一个“广告语”，它足够吸引人，又能表达出技术的先进性，但背后往往有更复杂的技术考量和市场策略。
想象一下，一个语音识别系统就像一个勤奋的学生，它在努力理解你说的话。这个“97%”的准确率，更多的是指在理想化的、受控的实验环境下，使用大量高质量、清晰的语音数据进行测试时，系统能够正确识别出输入的语音内容，并将其转化为文字的比例。这些理想化的条件包括：
干净的环境音： 没有嘈杂的背景噪音，比如汽车鸣笛、人群嘈杂声、电器嗡嗡声等等。想象一下，你在一个安静的录音棚里对着麦克风说话，和你在嘈杂的地铁里对着手机说话，效果肯定天差地别。
标准的普通话： 说话者发音清晰、语速适中，没有明显的方言口音，也没有吞音、连读过重等问题。即便同是普通话，每个人的语调、节奏、甚至咬字习惯都有差异。
优质的麦克风和传输： 声音信号能够被清晰、完整地捕捉和传输，没有失真或信号衰减。手机的麦克风、耳机的麦克风，甚至不同品牌的麦克风，其拾音能力和效果都有差异。
常见且规范的词汇和句子： 测试数据多为日常生活中的常用词汇、短语和句子，而不是充满生僻词、专业术语、或者语法结构奇特的句子。
在这样的“温室环境”下，经过大量训练的深度学习模型，确实有能力达到甚至超越97%的准确率。这就像一个运动员，在平坦的跑道上，没有阻碍，能够跑出自己的最好成绩。
那么，为什么“97%”会成为一个“流行语”呢？
一方面，这确实反映了当前主流语音识别技术已经达到了一个相当高的水平。早些年，语音识别可能还在30%70%徘徊，能够达到90%以上就已经很了不起了。而97%，则意味着技术已经非常成熟，接近甚至在某些方面达到了人耳识别的极限，给消费者一种“哇，这东西太好用了！”的感觉。
另一方面，“97%”也是一个非常有营销价值的数字。它足够高，能够突出产品的竞争力，但又不是100%。为什么不是100%？这背后可能也有一些“小心思”。
避开“100%”的陷阱： 在复杂的现实世界中，实现100%的语音识别准确率几乎是不可能的。语音的变异性太大了，人类的语言本身也不是完全精确的。如果宣称100%，一旦出现任何一点点错误，都会严重损害品牌信誉，被用户抓住“把柄”。而97%留有一定的“余地”，可以解释为“在绝大多数情况下表现优秀”。
心理学效应： 97%给人的感觉是“非常接近完美”，但又不是“不切实际的虚高”。相比于99%，97%可能反而显得更“真实”一些，更容易被大众接受。
市场策略的“默契”： 当一个行业里的主要玩家都采用类似的宣传方式时，往往会形成一种“潜规则”或“行业共识”。大家互相参照，避免在宣传数字上“卷”得太厉害，以免被质疑“数据造假”或者“故意夸大”。如果一家公司突然宣称99%，而其他家都在97%，反而可能引起怀疑。
所以，当你听到百度、搜狗、讯飞都在宣称97%的准确率时，可以理解为：
这是它们在特定、理想化场景下测试出来的优秀结果， 证明了它们技术实力的强大。
这是一个经过市场验证的、能有效吸引消费者的宣传数字。
这背后可能也存在一种行业内的“默契”， 用一个普遍认可的高标准来代表整体的技术水平，同时又留有解释的空间。
因此，对于消费者来说，听到97%的准确率，可以把它看作一个非常积极的信号，表明这些产品在语音识别方面确实做得相当不错。但同时也要明白，在实际使用中，尤其是在非理想化的环境下，实际的识别效果可能会有所波动。选择哪家产品，除了看这个“97%”的宣传，更重要的是去实际体验，看看在你自己常用的场景下，哪个产品的表现更符合你的期待。
网友意见
这可以说是学界工业界的一股不良风气了。
整天百分之九十几，九十九点好几个九什么的，搞得就跟这些东西好像就要实现了一样，实际拿来一用，屎的很。
几个团队的在此答案下没一个敢正面回应他们用的数据集的。反倒是一些用户拿出来音频测，有七十的，有五十的。
产生这种现象的原因是什么呢，就是为了比拼，为了拿研究基金，为了忽悠用户。A家说我97%，B家当然只能跟，谁唬谁么，我还能fold不成？
具体能不能得到这个数字呢？没标准数据集，就是一本糊涂账。
但是谁愿意出来建一个呢，建一个数据集这些厂商会用吗？不会的，为什么呢？大家会集体反对的呀，我前两天还吹的97%，这劳什子数据集一出，我连10%都不到，我才不用呢。
识别率轻薄的假象让许多任重道远的问题看似胜利在望，根本利益是为诓骗交差和满足股票市场的过度期望。这个世界更期望眼球，这就是为什么他们的识别率都是97%
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