feat(classroom): P0-1 识别评估基线工具（CER + 热词命中率 + 语料规范）

- eval.mjs：--self-test/--file/--cloud/--local 四模式，聚合 CER 与热词命中率报告
- lib/cer.mjs：编辑距离 CER（中文逐字/英文按词，全半角归一化，滚动数组内存优化）
- lib/hotwordHit.mjs：术语命中率（含替换纠正命中、notInRef 剔除口径）
- corpus/README.md：10 节课语料规范（清单入库、音频不入库）
- docs/asr-eval-baseline/BASELINE-2026-08-16.md：算法自检与基线记录框架

Author: Aparencia

client/scripts/asr-eval/README.md

@@ -0,0 +1,32 @@
+# 课堂识别评估工具（asr-eval）
+
+> 用途：课堂助手识别评估基线（P0-1）——CER（字错率）+ 热词命中率，对齐市场口径（AISHELL 评测体系 + 竞品热词验收）。
+
+## 快速开始
+
+```bash
+# 算法自检（无引擎/语料依赖，CI 可跑）
+node scripts/asr-eval/eval.mjs --self-test
+
+# 离线评测语料中预置的识别文本
+node scripts/asr-eval/eval.mjs --file
+
+# 经 AI 网关转写后评测（需网关运行）
+node scripts/asr-eval/eval.mjs --cloud
+
+# 本地 sherpa 转写评测（需 LOCAL_ASR_MODEL_DIR 指向 zipformer 模型目录）
+# 注意：sherpa-onnx-node 为 Electron ABI 编译，纯 Node 环境加载失败是预期现象，
+# 本地引擎评测请走 --cloud 或在 Electron 主进程环境内跑
+LOCAL_ASR_MODEL_DIR=... node scripts/asr-eval/eval.mjs --local
+```
+
+## 指标口径
+
+| 指标 | 定义 | 口径 |
+|---|---|---|
+| CER | (替换+删除+插入) / 参考字符数 | 中文逐字、英文按词；参考文本全角转半角归一化 |
+| 热词命中率 | 命中术语数 / 参考中出现的术语数 | 术语在参考中出现且识别文本命中（含替换词纠正后命中）；未在参考出现的术语不计分母 |
+
+## 语料
+
+见 `corpus/README.md`（清单入库、音频与转写不入库）。基线报告见 `docs/asr-eval-baseline/`。

client/scripts/asr-eval/corpus/README.md

@@ -0,0 +1,48 @@
+# 课堂识别评估语料规范（corpus/）
+
+> 用途：课堂助手识别评估基线（P0-1）的语料目录。**语料文件本身不入库**（版权与体积），仅清单 `manifest.json` 与说明入库。
+
+## 目录结构
+
+```
+corpus/
+├── manifest.json      # 语料清单（入库；见下格式）
+├── ref/               # 参考转写（人工校对，.txt，不入库）
+├── audio/             # 音频（16kHz/16bit/单声道 WAV，不入库）
+└── transcripts/       # 预置识别文本（可选，不入库）
+```
+
+## 准备语料（一次性）
+
+1. **选取 10 节课样本**：5 节知识授课（网课/讲座）+ 5 节软件技能（PS/剪辑/编程），各约 10 分钟。
+2. **音频**：用应用内课堂助手采集（smart 路径）或自行导出，统一转为 **16kHz / 16bit / 单声道 WAV**（推荐 `ffmpeg -i in.m4a -ar 16000 -ac 1 -sample_fmt s16 out.wav`）。
+3. **参考转写**：人工校对文字稿（含标点），保存 `ref/<id>.txt`。
+4. **术语表**：每节课整理 20-50 个课程专属术语（教师名字、学科名词、软件菜单/参数名），写入 manifest 的 `terms` 字段。
+5. 填写 `manifest.json`（格式见下），运行评测。
+
+## manifest.json 格式
+
+```json
+{
+  "items": [
+    {
+      "id": "course-math-01",
+      "label": "线性代数第3讲（网课）",
+      "referenceFile": "ref/course-math-01.txt",
+      "audioFile": "audio/course-math-01.wav",
+      "mode": "auto",
+      "terms": ["线性代数", "特征值", "矩阵的逆"],
+      "language": "zh",
+      "sampleRate": 16000,
+      "channels": 1
+    }
+  ]
+}
+```
+
+- `mode`：`auto`（默认，CJK 逐字 + 拉丁按词）/ `char` / `word`
+- `--file` 模式可用 `hypothesis`（内嵌文本）或 `hypothesisFile`（transcripts/ 下文件）代替引擎转写
+
+## 版权提示
+
+语料仅用于本地质量回归，勿将他人课程音视频公开分发；参考转写为个人学习用途的合理使用。