Оценка качества медицинского распознавания речи

★ 7.6 · content

digital-health-clinical-asr-eval — это скилл для Claude Code, который реализует третий этап Clinical ASR Flywheel: принимает NeMo-манифест, прогоняет аудио через выбранный ASR NIM (по умолчанию Parakeet TDT 0.6b v2 через NVIDIA NVCF) и вычисляет четыре метрики — WER, CER, KER и SER. Ключевой результат — пятисекционный KER-лидерборд: общий заголовок, разбивка по entity_category, по ipa_source (разрыв между merriam-webster и magpie_g2p показывает реальный эффект SSML-пайплайна), по noise_level и таблица худших терминов. По дереву решений скилл направляет к дообучению (/digital-health-clinical-asr-finetune), доработке датасета (/digital-health-clinical-asr-build) или хардению эвала. Подходит командам клинической NLP и speech-to-text, которым нужна посистемная диагностика точности распознавания медицинских терминов. Используется строго после /digital-health-clinical-asr-build; реальные данные пациентов и PHI передавать через скилл нельзя.