词典词条管理——手动添加专有名词提高识别准确率
词典解决什么问题
ASR（语音识别）在常见词上准确率很高，但在专有名词、产品名、公司名、人名、技术术语上经常翻车：
- 把「Claude」识别成「克劳德」
- 把「Notion」识别成「挪深」
- 把「Aurora」识别成「奥罗拉」
- 把「张三」识别成「张山」
这些不是用户口音的问题，是 ASR 模型里没有这些词的样本（或概率太低）。OpenLess 的词典就是给 ASR 和润色模型补充这些高频专有名词的正确拼写。
主窗口「词典」tab
打开 OpenLess 主窗口，切换到「词典」tab。这里会列出你所有已添加的词典词条，显示：
- 词条名称（正确拼写）
- 分类标签
- 备注
- 是否启用
- 命中次数（累计被识别命中的次数）
添加一个新词条
点「新建」按钮，弹出编辑对话框，需要填三个字段：
| 字段 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
| 正确拼写 | ✅ | 这个词应该被识别成什么（比如 Claude） |
| 分类 | ❌ | 给词条加标签，方便筛选和管理（比如「AI 工具」「产品名」「技术术语」） |
| 备注 | ❌ | 记录这个词的背景信息（比如 Anthropic 的 AI 助手，不要和 "clause" 混淆） |
不需要手动添加错误拼写或上下文提示——OpenLess 会在需要时自动把正确拼写作为热词注入 ASR。
启用 vs 停用
每个词条旁边有一个开关：
- 启用 → 这个词的正确拼写会注入 ASR 和润色模型
- 停用 → 不注入，但词条信息保留（随时可以重新启用）
词典条目如何生效
添加并启用的词条会在两个环节生效：
ASR 识别环节（热词注入）
火山引擎 ASR 支持 context.hotwords 参数——你传一批热词给它，它在识别时会优先匹配这些词。OpenLess 把词典里启用的词条打包成 hotwords 数组传给 ASR，ASR 在流式识别时就会优先把这些词的正确拼写识别出来。
其他支持热词/自定义词典的 ASR：
- StepFun：有
hotwords参数 - Whisper 兼容端点：支持
prompt参数注入自定义词汇 - 讯飞 RTASR：不支持请求级热词——需要去讯飞控制台的「个性化热词」功能单独配置
润色环节（语义提示）
词典词条也会注入到润色模型的 prompt 里——模型可以根据上下文判断：你说的「Cloud」是指 AI 产品 Claude 还是真的指云计算？如果上下文明显是云计算语境，就不会把 Cloud 改成 Claude。这一层是语义级别的，比 ASR 热词的「声学匹配」更智能。
进阶：让 OpenLess 自动学习新词条
手动添加只是第一步。OpenLess 还有一个从纠正自动学习的实验功能——你手动纠正了一个 ASR 识别错误时，OpenLess 会弹出一个小卡片问要不要记住这个词，一键确认后它就自动加入词典。
见 自动学习词条。