因最近在做语音问答系统，语音识别系统暂时调用大佬公司的API接口，试着针对我们垂直领域的问题测试了一批语音识别的效果，正确错误的各一半一半，错误有三种情况：1）只识别到小部分录入内容；2）识别内容完整，但是包含错词；3）识别的文字跟录入的内容毫无关系。第三种情况占比较少，前两种情况大概各一半一半。
不是大佬公司的语音识别模块做得不好，可能是因为我们专业领域中有些词不是常用词吧。针对前两种情况，我们只能采用一些策略进行补救，针对第一种情况，还未仔细考虑，有一个比较笨但可能有效的方法，现在主要针对第二种错误进行展开。
pycorrector
首先，特别感谢shibing624大佬开源项目pycorrector，是一个很好的中文文本纠错工具。能对音似、形似错字（或变体字）纠正，可用于中文拼音、笔画输入法的错误纠正，采用python3开发，感兴趣的童鞋可以将代码下载下来进行学习，代码还是很nice的。
pycorrector依据语言模型检测错别字位置，通过拼音音似特征、笔画五笔编辑距离特征及语言模型困惑度特征纠正错别字。
其主模块主要是基于规则，纠错主要分为两大步：1）检错；2）纠错。
先来说说检错，先对句子进行jieba切词，认为是错词的情况有两种：一种是该词在用户定义的混淆集中；另一种是该词不是常用词。以上是在词粒度进行检错，在字粒度进行检错是通过n-gram模型，因为打开字粒度检错，误检率太高，所以我没采用此模块。
检错后就该进行纠错了，如果错词是通过混淆集检出来的，则直接根据混淆词典改正；如果是另一种情况，则找出其音相近的词（我将原代码改了，对错词中的每个字都找其音相近的，再组合到一起；并且把字形相似的也关闭了，以适用于语音识别的结果）作为候选集，将候选词带入到原句中，句子混淆度最低的词则作为正确词。
语音识别的大多情况是：这个颈膜很好啊（原句）->这个警模很好啊（识别结果），即错词也是有意义的、常用的词，利用pycorrector很难检测出错误。这种情况下怎么办呢？
解决方案
下边的解决方案，目前也只是我的idea，还未进行实验，实验过后再进行补充。
- 比较笨的方法，依然基于上述主模块规则，大批量统计混淆词，语音识别结果中出现混淆词则认为是错词，将其混淆集作为候选集，利用上述句子混淆度选出正确词。缺点是：傻（原句是正确的也义无反顾的要把混淆集测一遍，可能还会换成错误的）。
- 利用rnn_crf进行检错，检出可能错误的词，再利用pycorrector的方法进行纠错，需要大量人力做训练集，定位错词位置。rnn_crf的检错能力至关重要。
- 现在有人采用seq2seq进行纠错，这个模型的缺点是对没见过的正确语句，也极大可能给改错，即误纠率很高。但是该模型纠错不需要进行错词的定位，所以训练一个句子混淆度模型，用该模型判断输入句子有无错误，如果有错，再送进seq2seq进行纠错。
测试结果
1.利用rnn_crf进行检错，误判率和正确检出率都很差，我实验的具体做法是，先用jieba分词对每句话进行切词，然后对词进行属性标记，将错词的属性记为R，然后进行训练，检错时，就是利用R定位错词位置。如果具体方法有误，望大神告知。因为测试效果很差，所以没采用此方法。
2.利用seq2seq进行纠错的方法，因为我们的适用场景对答案的准确度要求比较高，加之，通过pycorrector中示例，发现此种方法效果并不好，因此，没有采用这种方法。
3.最后就是采用傻傻的方法，录制一批数据，定制自己的混淆集，一句话中但凡出现混淆集中的词，则将该词和其候选集带入原句，通过kenlm对原数据集进行训练，对句子进行混淆度计算，选出混淆度最低的词。经过测试，这种算法的纠错率很高，而且误判率很低，虽然是很笨的方法，但是效果还是很好滴。