認識精度向上のための体系的ソリューション
vosk-browserの認識精度問題は、モデル選択、パラメータ調整、音声処理の3つの次元で最適化できる：
- モデルの選択での好み
rescore大きなモデル（vosk-model-en-us-0.22など）のデコーダーには、小さなモデルよりも30%以上精度を向上させる2次言語モデルが含まれている。 - パラメタリゼーションモデルカタログの
model.confドキュメンテーション、調整--beam=10.0 # 增大搜索束宽度 --lattice-beam=6.0 # 优化格结构
- オーディオの前処理ハイパスフィルター（80Hzカットオフ）をWeb Audio API経由で追加し、アンビエントノイズを除去。
アドバンスメント・プログラム：専門的なシナリオの場合、以下の対策を実施することができる： 1) ドメイン適応技術を使用して言語モデルを微調整する 2) WebAssemblyベースのRNNノイズ低減モジュールを導入する 3) 信頼度閾値フィルタリングを実装する（信頼度> 0.85）。これらの解決策を組み合わせることで、WER（Word Error Rate）を40%-60%減らすことができる。
この答えは記事から得たものである。Vosk-Browser：ブラウザ上で動作する音声認識ツールについて
