Hugging Face 博客发布语音智能体代码切换基准测试
Hugging Face 博客发布针对语音智能体处理代码切换语音的基准测试。数据集覆盖西班牙语‑英语、法语‑英语、加拿大法语‑英语和德语‑英语四对语言,基于人力资源与IT服务管理场景构建。采用词错误率、语义词错误率和答案错误率三项指标评估七种ASR系统,包括AssemblyAI Universal 3-Pro、Deepgram Nova 3 Multilang、ElevenLabs Scribe V2、Gemini 3 Flash、Mistral AI Voxtral Small 24B-2507、Nvidia Parakeet TDT 0.6b V3和OpenAI Whisper Large V3 Turbo。主要发现:代码切换的转录成本因语言对和模型而异;ElevenLabs Scribe V2、Gemini 3 Flash和AssemblyAI Universal 3-Pro在所有指标上表现最佳。数据集和测试框架通过AU-Harness开源发布。
推荐理由:如果你在给多语言客户做语音Agent,这篇博客直接把主流ASR的code-switching能力测了一遍,ElevenLabs Scribe V2目前最强,还开源了数据集,拿来就能测自己的模型。