开发者使用评估准确性、速度和鲁棒性的指标来衡量语音识别系统的性能。最常见的指标是词错误率（Word Error Rate，WER），它计算系统转录文本与参考（地面实况）转录之间的差异。WER 考虑了替换（错误词）、插入（多余词）和删除（缺失词）。例如，如果系统将“the quick brown fox”转录为“a quick brown dog”，则替换（“the”→“a”，“fox”→“dog”）和删除/插入都会导致错误率。较低的 WER 表示更高的准确性。字符错误率（Character Error Rate，CER）类似，但在字符级别操作，适用于具有复杂脚本的语言（例如普通话）。像 Python 的 jiwer 库或 Kaldi 的评分脚本等工具可以自动化这些计算。开发者还会跟踪实时因子（real-time factor，RTF），它衡量处理速度相对于音频时长（例如，RTF=0.5 表示处理时间是音频时长的一半）。
除了原始准确性之外，系统还在实际条件下进行测试。开发者使用包含不同口音、背景噪音和说话风格的数据集来评估鲁棒性。例如，LibriSpeech 语料库提供干净的音频，而 CHiME-5 包含咖啡馆等嘈杂环境。说话人自适应（Speaker adaptation）技术，例如基于用户特定数据进行微调，通过目标说话人的 WER 改进来衡量。通过使用合成噪音（例如添加汽车噪音或人群喧嚣）增强训练数据来测试噪音鲁棒性。延迟对于实时应用至关重要：语音助手必须在几毫秒内做出响应。开发者衡量端到端延迟（end-to-end latency），包括音频捕获、处理和输出。对于批量处理，吞吐量（throughput）（例如，每天处理的音频时长）很重要。像 Mozilla 的 DeepSpeech 或 NVIDIA 的 NeMo 等工具为这些场景提供了基准测试。
最后，特定领域的指标处理独特的用例。在语音助手中，意图识别准确率（intent recognition accuracy）衡量系统是否正确识别用户目标（例如，“播放音乐”与“暂停音乐”）。对于呼叫中心转录，命名实体识别（NER）准确率（named entity recognition (NER) accuracy）确保捕获关键细节（姓名、日期）。通过 A/B 测试跟踪用户体验（UX）指标，如会话成功率（session success rate）（未出错完成交互的百分比）。开发者还会监控 API 性能：错误率（error rates）（例如，5xx HTTP 错误）和并发限制（concurrency limits）（最大同时用户数）。像 TensorFlow Extended (TFX) 或 MLflow 这样的开源框架有助于跨部署跟踪这些指标。通过结合准确性、速度和特定领域评估，开发者可以全面评估和优化语音系统。