stt-benchmark

统一测 STT 首字延迟与语义准确率,选型有据

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 评测安全 🍴 复刻 28 🐛 待处理 3 👀 关注 6
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 136
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,无官网定价信息

项目预览

stt-benchmark 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类评测安全
开发团队pipecat-ai
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,无官网定价信息
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议BSD-2-Clause
主要语言Python
GitHub 星标★ 136
上线时间2026-01-22 00:00:00
代码更新2026-10-01
仓库体积8.3 MB
本站数据更新2026-10-26
维护状态较活跃
收录时间2026-10-26
浏览次数0

项目介绍

stt-benchmark 是一个用 Python 编写的语音转文字(STT)服务基准测试工具,面向实时 AI 应用场景。它解决的核心问题是:开发者在为语音助手、实时字幕、会议转录等应用选型 STT 服务时,往往只关注识别准确率,却忽略了首字节延迟(TTFB)这一直接影响交互体验的指标。项目同时测量两项关键数据:一是 TTFB,即从发送音频到收到首个文本结果的时间,反映服务响应速度;二是语义 WER(词错误率),在传统字面错误率基础上结合语义相似度评估转写质量,避免同义替换被误判为错误。工具通过统一脚本对不同 STT 服务发起测试并输出可对比结果,帮助团队用数据而非主观感受做技术选型。项目体量较小,属于早期工具,适合需要横向对比多家语音识别服务的工程团队参考使用。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-10-26 · 当前星标 ★ 136

核心亮点

  • 同时量化 TTFB 与语义 WER,兼顾实时性与转写质量两个维度
  • 语义 WER 考虑同义替换,比纯字面错误率更贴近实际可用性
  • Python 实现,测试脚本结构清晰,便于接入自有 STT 服务扩展

不足之处

  • 项目早期、星标少,覆盖的服务类型与测试样本有限
  • 缺少可视化报告与长期维护的基准数据集,结果复现依赖自行配置

适用场景

  • 为实时语音助手选型 STT 服务时横向对比延迟与准确率
  • 评估自建语音识别服务上线前的响应性能基线
  • 监控第三方 STT 服务版本升级后的质量与延迟变化

替代项目

whisper、vosk、FunASR

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