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REPOGEO 报告 · LITE

syhw/wer_are_we

默认分支 master · commit a5d4a301 · 扫描时间 2026/5/21 05:52:52

星标 1,863 · Fork 225

本仓库扫描历史

下方为分数趋势(含全部就绪扫描;左旧右新,可横向滚动)。表格明细默认折叠,展开后每页 10 条,最新在上。

分数趋势(左 → 右:旧 → 新)

共 2 条就绪扫描。点击下方按钮展开表格(每页 10 条,可翻页)。

AI 可见性总分
22 /100
亟需修复
品类召回
0 / 2
在所有问题中均未被推荐
规则结果
通过 1 · 警告 1 · 失败 0
客观元数据检查
AI 认识你的名字
1 / 3
直接询问时,AI 是否点名你的仓库
如何阅读这份报告

行动计划告诉你下一步要做什么——按影响力排序、可直接复制粘贴的修改。品类可见性是真正的 GEO 测试:当用户向 AI 提一个不带品牌、本应让 syhw/wer_are_we 浮出水面的问题时,AI 是真的推荐了你,还是推荐了你的竞品?客观检查验证 AI 引擎最先权衡的那些元数据信号。自指检查判断 AI 是否还认识你的名字。

行动计划 — 可复制粘贴的修复

3 条由 gemini-2.5-flash 生成、按优先级排序的修改。修完后请把对应条目标记为完成。

整体方向
  • highreadme#1
    Clarify the README's opening statement to explicitly state the repo's purpose

    原因:

    当前
    # wer_are_we
    WER are we? An attempt at tracking states of the art(s) and recent results on speech recognition. *Feel free to correct!*
    复制粘贴的修复
    Replace the first paragraph of the README with: "# wer_are_we: Tracking State-of-the-Art Benchmarks and Results in Speech Recognition
    This repository tracks and compiles state-of-the-art (SOTA) results and benchmarks for speech recognition, focusing on Word Error Rate (WER) across key datasets like LibriSpeech. It serves as a living bibliography for researchers to quickly reference recent advancements."
  • mediumlicense#2
    Add a LICENSE file to the repository

    原因:

    复制粘贴的修复
    Add a LICENSE file to the repository root, choosing an appropriate open-source license (e.g., MIT, Apache-2.0, GPL-3.0) that reflects your intentions for contributions and usage.
  • mediumhomepage#3
    Add a homepage URL to the repository settings

    原因:

    复制粘贴的修复
    Add a homepage URL to the repository settings, linking to a relevant project page, documentation, or even the repository itself if no external site exists.

本次扫描解析到的品类 GEO 通道:google/gemini-2.5-flash, deepseek/deepseek-v4-flash

品类可见性 — 真正的 GEO 测试

向 google/gemini-2.5-flash 提出的不带品牌问题。AI 推荐了你,还是推荐了别人?

各模型使用同一组问题 — 切换标签对比回答与排名。

召回
0 / 2
0% 的问题里出现了 syhw/wer_are_we
平均排名
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
0%
在所有被点名的工具中,你占了多少?
头号对手
LibriSpeech
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. LibriSpeech · 被推荐 1 次
  2. Switchboard (SWBD) · 被推荐 1 次
  3. CallHome (CH) · 被推荐 1 次
  4. Common Voice · 被推荐 1 次
  5. AMI Meeting Corpus · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    What are the current state-of-the-art benchmarks for deep learning speech recognition?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. LibriSpeech
    2. Switchboard (SWBD)
    3. CallHome (CH)
    4. Common Voice
    5. AMI Meeting Corpus
    6. CHiME-6
    7. CHiME-7
    8. Earnings-21
    9. VoxPopuli

    AI 推荐了 9 个替代方案,却始终没点名 syhw/wer_are_we。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    How do various neural network models perform on common speech recognition datasets?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Whisper
    2. Conformer
    3. RNN-T / Transformer Transducer
    4. DeepSpeech
    5. Kaldi
    6. Wav2Vec 2.0

    AI 推荐了 6 个替代方案,却始终没点名 syhw/wer_are_we。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答

客观检查

针对 AI 引擎最看重的元数据信号的规则审计。

  • Metadata completeness
    warn

    建议:

  • README presence
    pass

自指检查

当被直接问到你时,AI 是否还知道你的仓库存在?

  • Compared to common alternatives in this category, what is the core differentiator of syhw/wer_are_we?
    pass
    AI 未点名 syhw/wer_are_we —— 很可能在说另一个项目

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

  • If a team adopts syhw/wer_are_we in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 syhw/wer_are_we

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

  • In one sentence, what problem does the repo syhw/wer_are_we solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 syhw/wer_are_we —— 很可能在说另一个项目

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

嵌入你的 GEO 徽章

把这个徽章贴进 syhw/wer_are_we 的 README。每次重新扫描都会自动更新,并跳到最新报告——是「我在乎 AI 可发现性」最简单的公开证明。

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MARKDOWN(README)
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  • 深度报告每月 10 次
  • 无品牌品类查询5,轻量 2
  • 优先行动项8,轻量 3