怎样优化 vosk-browser 的语音识别精度，解决错误率较高的问题？

2025-08-20

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提升识别精度的系统化方案

针对 vosk-browser 识别准确率问题，可从模型选择、参数调优和音频处理三个维度优化：

模型选型：优先选择带rescore的大型模型（如vosk-model-en-us-0.22），其解码器包含二阶语言模型，比小型模型准确率提升30%以上
パラメタリゼーション：修改模型目录中的model.conf文件，调整:
```
--beam=10.0   # 增大搜索束宽度
--lattice-beam=6.0  # 优化格结构
```
音频预处理：通过Web Audio API添加高通滤波器（80Hz cutoff）消除环境噪声，标准化采样率为16kHz，位深16bit

进阶方案：对于专业场景，可实施以下措施：1) 使用领域自适应技术微调语言模型 2) 部署基于WebAssembly的RNNoise降噪模块 3) 实现置信度阈值过滤（confidence > 0.85）。这些组合方案可使WER（词错误率）降低40%-60%。