語音識別質量的跟蹤

背景

這個項目是用來生成結構化的電子病歷的。數據的來源是醫生的錄音。中間有一大堆的處理，語音識別，關鍵字匹配，結構化處理，病歷編輯......。最多的時候給上百家醫院服務。

一、0225醫院的訓練后的情況分析：

通過0225醫院的20278、46248、47146、47160、27823、47830、47879、48824、48837、48848醫生的統計，發現這批醫生在訓練之后識別的質量有提升。具體如下：

通過曲線可以看出，在人工訓練之后（圖中的豎線右邊的部分），Score有所提高，平均提高50分左右。

通過曲線可以看出，在訓練之后（圖中的豎線右邊的部分），識別引擎在識別過程中耗費的時間大大降低了。識別時間的降低，可以減少報告的識別超時從而降低BlankCDA的報告數，同時也能減輕識別服務器的壓力。所以，識別時間的降低對整個系統有著積極的意義。

二、其他醫院的訓練分析：

其他醫院訓練的時間比較早，當時的日志記錄中還沒有SR_Score的記錄。需要等下次訓練后，才可以進行識別質量分析。

三、當前識別質量統計：

?????? 就目前的統計數據來看，在800分（滿分為1000分）以下或識別時長超過4倍的醫生還有一些，但是比例不是很大。具體如下：

??????

?????? 就統計結果來看，Score低于800的大約占1.27%

??????

就統計結果來看，識別時間大于4的大約占5.07%

四、識別分數低于800或識別時長超過4的醫生的列表：

????共計46人，詳見下表。

5853醫生的識別質量變化曲線：

6910醫生的識別質量變化曲線：

5018醫生的識別質量變化曲線：

1375醫生的識別質量變化曲線：

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