Распознавание речи всё чаще используется в разработке — голосовой ввод задач, транскрипция созвонов, автоматические заметки. Но стоит появиться в речи техническому термину вроде «Kubernetes» или «эмбеддинг», как ASR-модель выдаёт что-то неожиданное. Автор на Хабре решил измерить, насколько хорошо современные системы справляются с ИТ-лексикой. 🎙 ASR для AI-разработки: замер качества распознавания технических терминов Автор собрал методику оценки и прогнал несколько ASR-решений на наборе технических терминов, чтобы понять, где модели ошибаются чаще всего. В статье — как строился тест, какие метрики использовались и какие выводы можно сделать при выборе движка распознавания для своих задач. Для кого важно: разработчикам, которые встраивают голосовой ввод и транскрипцию в свои продукты, а также всем, кто работает с ИИ-инструментами и хочет понимать реальные ограничения ASR на профессиональной лексике.