要求在保持原意的同时，使表达更加正式与有权威感。

为了评估语音识别技术的性能，我们采用了词错误率(WER)、响应时间和自回归预测准确率这三个评价指标。WER体现系统识别信息复杂性的指标，响应时间主要用于评估用户等待识别结果所需时长的性能。自回归预测准确率衡量预测未来结果输出时必须依赖参考数据的准确度。总体上，这些指标共同评估语音识别系统的运行效率、稳定性和应用价值。

基于词错误率，我们应该更为关注识别的精度，但要兼顾响应时间的合理性。特别是在处理复杂语句时，如何缩短自回归预测过程的时间成为难点。

为此，我们未来的工作主要从提升模型参数的鲁棒性和减少自回归模块复杂度的方向进行研究，期待在识别效率上进一步优化，实现足够的准确性，提供优质的语音识别服务。
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为了评估语音识别技术的性能，我们采用了词错误率（WER）、响应时间和自回归预测准确率作为关键评价指标。词错误率反映了系统识别信息复杂性的程度，响应时间主要用于评估用户等待识别结果所需的时间。自回归预测准确率则用于衡量预测未来结果时依赖参考数据的准确性。这些指标共同评估了语音识别系统的运行效率、稳定性及应用价值。

根据词错误率的要求，我们应更加关注识别精度，同时确保响应时间的合理性。特别是在处理复杂语句时，缩短自回归预测过程的时间成为一个关键挑战。

因此，我们未来的研究主要集中在提高模型参数的鲁棒性和简化自回归模块复杂性，旨在优化识别效率，实现高准确性，从而提供卓越的语音识别服务。
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