调整音频模型以实现更好的语音识别

处理一个准备不充足的音频模型可能会令人感到沮丧，特别是对于语音识别领域的初学者，他们习惯使用自己的口音相关模型。不像键盘和鼠标输入那样行动相对比较积极且易于操作系统解释，将音频输入到语音识别器就不那么积极了，严重依赖音频模型的广度和深度。编程人员可以通过提供工具来简化分析识别错误过程。一个合理的目标是，将错误率从 5/10 减少到不到 1/1000：了解如何使用 Python 和 PostgreSQL 构造的工具。