Recognition rates是CRR评价指标吗

是的，Recognition rates（识别率）是CRR（Correct Recognition Rate，正确识别率）的评价指标之一。CRR用于衡量模型或系统在识别任务中正确识别的比例。它通常与其他指标一起使用，例如错误识别率（False Recognition Rate）和漏识别率（Missed Recognition Rate），以全面评估识别系统的性能。

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SpeechRecognition 支持离线下使用吗

是的，`SpeechRecognition`库支持一些离线的语音识别引擎。其中一个常用的离线引擎是`pocketsphinx`，它是一个开源的语音识别工具包。

要使用`pocketsphinx`引擎，您需要按照以下步骤进行设置：

1. 安装CMU Sphinx：首先，您需要安装CMU Sphinx软件包。您可以从官方网站（https://cmusphinx.github.io/）下载适合您操作系统的软件包，并按照其文档进行安装。

2. 安装PocketSphinx：在安装CMU Sphinx后，您可以使用`pip`命令安装`pocketsphinx`库：`pip install pocketsphinx`

3. 使用PocketSphinx进行语音识别：在安装完成后，您可以使用以下代码示例来使用`pocketsphinx`进行离线语音识别：

import speech_recognition as sr

r = sr.Recognizer()
with sr.AudioFile('audio.wav') as source:
    audio = r.record(source)
    
text = r.recognize_sphinx(audio)
print(text)

以上代码假设您已经将音频保存为名为`audio.wav`的文件。它将使用`pocketsphinx`引擎进行语音识别，并将结果打印输出。

请注意，离线语音识别通常比在线引擎（如Google、Microsoft等）的准确性和功能有所限制。因此，根据您的需求和可用性，您可能需要评估不同的引擎并选择最适合您的离线或在线解决方案。

face_recognition是什么

face_recognition是一个基于Python的人脸识别库，它基于dlib的人脸识别技术，并使用了深度学习技术。使用face_recognition库，你可以轻松地识别图片或视频中的人脸，识别人脸的位置和特征点，比较不同人脸之间的相似度，以及识别出已知人脸的身份等。face_recognition库使用简单，只需要几行代码就能实现人脸识别功能。