// AI 新闻 · 2026-11-04 · ElevenLabs Blog
提升语音转文本准确率的智能工作流
ElevenLabs 在其博客中提出，语音转文本（STT）准确率受音频质量、说话方式及用词影响。录音需在16kHz以上采样率下以无损格式进行，麦克风应距说话者四至六英寸，并通过声学隔离、说话人分离或多通道录制处理背景噪声与重叠语音。模型对非标准口音、专业术语和同音异义词识别能力有限，需借助关键词提示提升准确性。
原文发布 2026-11-04 20:00（北京时间）来源 ElevenLabs Blog自动整理 · 已核对原文
01摘要
该流程强调从输入到输出各阶段的可干预性，建议通过测量词错误率（WER）评估表现，并结合实际应用场景判断关键错误类型。问题根源包括环境噪声、低信噪比、重叠语音及领域特定词汇，可通过调整录制环境、设备配置和提示策略进行优化。
由开源模型根据原文自动整理，经数字/专名逐项核对（必须在原文中出现），以原文为准。
02要点
- 录音应使用16kHz以上采样率和无损格式，麦克风距说话者四至六英寸。
- 通过声学隔离、说话人分离或多通道录制应对背景噪声与重叠语音。
- 专业术语和同音异义词需借助关键词提示提升模型识别准确率。
- 建议使用词错误率（WER）衡量准确性，并结合业务场景分析关键错误类型。
03原文出处
Fix speech to text accuracy problems with a smarter workflow
ElevenLabs Blog · 发布于 2026-11-04 20:00（北京时间） · 上方为原标题
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