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语音评测之——websocket

前言 前段时间小编收到一份测试任务要求对搜狗输入法的语音功能进行评测评测任务主要拆分为评测语料的选取和整理,硬件的调研和采购,评测工具的开发以及评测的执行和结果整理。...小编负责评测工具服务端的开发工作,主要使用了websocket的技术,此次与大家做一个简单的分享。 评测过程 语音评测过程中由web端连接音响实现语音的播放功能,手机客户端接收语音并处理。...评测过程会逐条播放音频,每一条音频播放后web端需要知道每个手机客户端的状态(是否语音处理完毕,是否准备好接收下一条语音等等),以此来决定何时开始播放下一条音频;同理客户端也需要实时接收到web端的播放状态...整个评测过程中web端和客户端需要频繁通信,所以我们需要选择一个合适的通讯技术以保证效率和质量。...在本次评测过程中由于客户端与服务端通信频繁,且对实时性要求较高,开始便考虑使用长连接的方式。

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ASR(语音识别)评测学习

一、引言 小编新接触语音SDK项目,SDK无UI、底层调用多个C++算法库、提供的是AI服务。语音AI项目,识别效果是至关重要的一环,识别效果评测也是一项测试重点。...希望对测试小伙伴有所帮助~~(●—●) 二、ASR流程、系统结构、评测指标及评测模型 1、语音识别(Automatic Speech Recognition,ASR) 语音识别,也被称自动语音识别,所要解决的问题是让机器能够...4、语音识别(ASR)评测指标 语音识别(ASR)评测指标:WER(字错误率)和SER(句错误率) (1)....1、ASR评测方案设计——确定测试场景(简单举例) 考虑评测的各种影响因素,需要先确定某些维度(下例),制定一个测试场景评测: 确定:语种分类(普通话)、声音来源(人声录音)、对话方式(单人)、语音内容...;调研用户top N的数据内容类型;收集⾼频的badcase; 4、ASR评测方案执行——过程设计 小编所在项目的ASR评测需要基于语音SDK进行,具体执行方案还在修订,遇到的问题和解决方案,小编在实践总结后再总结分享

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EXP GDC体验评测

下面将结合测试数据和实际游戏体验对 EXP GDC 实用性进行评测。由于 HM65 兼容性问题,系统仅安装了 3GB 内存。由于显卡过长无法装入机箱,未做台式机对比评测。...实际游戏体验流畅度较佳,但偶尔会出现卡顿的情况,完全可以忍受。但通过含有大面积草地的纽约2.0关卡时,帧率下降严重,最低时甚至不足20。...实际游戏体验感觉得到频繁的卡顿,严重影响游戏性。 游戏测试:看门狗 从帧率上来看,EXP GDC 系统在看门狗中的表现还算不错,基本维持在50fps以上。...实际游戏体验感觉得到卡顿,但不明显,不过长时间游戏可能导致头晕或不适。 游戏测试:质量效应3 质量效应3本身对于显卡要求并不高,是测试中的唯一一款DX9游戏。游戏限制帧率60fps,数据表现不错。...实际游戏体验非常好,几乎感觉不到卡顿。 总结 虽然在跑分中, EXP GDC 系统发挥不错,但实际游戏体验却参差不齐。

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【AI专栏】语音合成系统评测介绍

中文在实际口语发音时,存在一系列复杂的的变调规则,如一/不变调,上声变调等。这类规则的处理不当会导致合成的语音与平时发音习惯不符,听来怪异。 3、韵律异常。...在合成语音过程中引入背景噪声、字词间隔不顺畅。 二、客观评测 针对前后端可能存在的问题,本评测方法选择如下语料和指标对TTS系统做客观评测。...,准备测试语料,包括语料文本,待检查词汇,标准发音等,合成语音后人工评测发音准确率。...三、主观评测 1、MOS评测 国际上对语音自然度的评测,一般是使用MOS评测,邀请听音人对被测系统输出语音打分衡量。...因此,在MOS之外我们与用研同学合作,从前端、后端、主观体验上拆解了15个细分主观评测指标,通过两两比较评分法(Paired Comparison,PC),让听音人从各细分指标进行打分,指标列举如下,详细问卷描述略

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轻松搞懂中文分词的评测

中文分词操作是中文信息处理的第一站,中文分词效果的好坏直接影响后续自然语言处理任务。...c 中文分词中P、R、F1的计算 由于F1值的本质就是计算精准率P和召回率R的调和平均值,因此有了精准率和召回率,自然可以求出F1值,因此接下来主要介绍如何计算中文分词的精准率和召回率。...前面介绍的混淆矩阵是由分类问题引出的,并且真实的样本个数和预测的样本个数相等,而中文分词是一个分块任务(chunking),并且标准答案的分词和中文分词算法预测分词结果的单词数不一定相等,以"结婚的和尚未结婚的...如果想要计算中文分词中的精准率和召回率需要解决两个问题: 如何将中文分词的分块问题转换为分类问题? 如何将转换为分类问题的中文分词映射到混淆矩阵中,进而求出精准率和召回率?...综上,中文分词下的精准率和召回率的计算公式如下: 依然以"结婚的和尚未结婚的"为例,计算在中文分词下的精准率、召回率以及F1值。

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语音合成技术_ai语音合成软件免费

语音合成技术原理 语音合成(text to speech),简称TTS。将文字转化为语音的一种技术,类似于人类的嘴巴,通过不同的音色说出想表达的内容。...(2)韵律建模 为合成语音规划出音段特征,如音高、音长和音强等,使合成语音能正确表达语意,听起来更加自然。...(3)语音合成(核心模块) 根据韵律建模的结果,把处理好的文本所对应的单字或短语的语音基元从语音合成库中提取,利用特定的语音合成技术对语音基元进行韵律特性的调整和修改,最终合成出符合要求的语音。...另外,每个字对应的语音基元哪里来呢?人工苦力活,就是请人把每个汉字读出来,然后录下来。你会问,岂不要录制6千多个汉字的语音?幸运的是,汉语的音节很少,很多同音字。...(2)稍微复杂点的TTS: 如果要把TTS的效果弄好一点,再来点力气活,把基本的词录制成语音,如常见的两字词,四字成语等,再做个词库和语音库的对照表,每次需要合成时到词库里面找。

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全程中文!谷歌发布机器学习速成课,完全免费(附视听评测

虽说这个课程免费向所有人开放,但实际上,想听懂还是有一些门槛的。Google在课程页面上就明确地列出了课程的前提条件: 掌握入门级代数知识。...不仅是全部的文字内容有中文版本,而且所有的讲课视频,也都是中文语音,听起来毫无障碍。 没错,即便是老外讲课,你听到的也都是中文语音。 这个译制片般的感觉,得益于Google的AI技术。...所有的中文语音,其实都是根据原音(英文)识别并翻译之后,由机器合成的中文发音念出来的。 Google其实也明确说了:“此视频讲座的配音是使用机器学习技术生成的。”...这个中文配音还行么?而且语速可调,上面是正常倍速,如果你嫌慢,还能调成1.5倍速、2倍速来听讲。 量子位试了一下2倍速……一旦接受了这种设定,还是挺带感的。一起再试听一下。 不只是语音中文。...可能有一部分原因是,英文语音转文字时给转成了:tensor flow。 如果大家看到真正严重的问题,可以留言讨论,或者向Google提出。我们只是提个醒,鸡蛋里挑个骨头。

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游戏语音“简史”,迈向极致沉浸式语音体验

游戏语音工具的发展实际上也是伴随着互联网的发展,经过20多年的时间,从对单一平台的支持到对多平台互通的支持,从双人聊天到万人大房的直播互动聊天,从第三方的语音SaaS工具到语音PaaS的SDK,从简单的语音沟通体验到沉浸式的语音体验...排除这些分类方法,本文将从另外一个角度出发,即给玩家带来的语音体验方面来介绍游戏语音工具的发展。 心动“香肠派对”的语音模块 游戏语音的最基本体验当然就是玩家通过说话来在游戏进行中相互交流。...,我们称之为“沉浸式语音解决方案” 从提供最基本的语音沟通体验,到沉浸式的语音体验,笔者根据游戏语音类产品的体验更迭,将其发展历程分为以下几个阶段: V1.0:第三方语音工具; V2.0:游戏内语音;...但对于第三方聊天工具来说,游戏语音体验的天花板也就在此了,无论语聊工具怎样去设计和优化,语音永远是脱离开游戏场景的,所以最终带给游戏玩家的只能是电话会议般的语音体验。...纵观游戏语音的发展历程,语音的技术演变是随着玩家日益增长的体验需求和玩法需求而发展的,文中没有真正的从“历史”角度来介绍语音工具的发展,而是从语音带给玩家的体验提升角度将其发展分为四大阶段。

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腾讯教育智聆口语评测亮相微信公开课,英语好不好AI告诉你

“没想到我的中文语音测评分数竟然还没有英文高,看来我要好好练习一下自己的普通话发音了。”...1月9日,在腾讯2019微信公开课PRO展区,智聆口语评测体验现场受到参会者的“团宠”,黄色的屏幕前围满了跃跃欲试的参会者,都想测试下自己的中英文发音水平。“这是我第一次体验AI口语评测。...来自深圳的孙小姐在微信小程序上评测完后,分享了自己的体验。 “ 有来头:解读智聆口语评测的“前世今生” 智聆口语评测是由腾讯云团队基于微信“智聆”的技术与应用基础,创新算法研发而成的语音评测产品。...智聆口语评测以微信小程序为桥梁,免费提供给微信10亿用户使用。...,帮助孩子学习中文和启蒙英语学习,有效解决了过去只能依赖专业教师听后进行主观评估,成本高、学习时间难以保证的问题。

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Chrome语音搜索评测:效果华丽!可惜大墙相隔

笔者使用中文普通话进行了一轮评测,识别效果超出我的预期。除了PC端使用场景有限,识别效果仍不够完善,最大的问题是:得访问外国网站。下面是一个简单评测。...访问外国网站成功后,激动人心的时刻到来,终于可以体验一把Chrome上的语音搜索了。 使用语音搜索时,会监听麦克风声音。如果确定没有声音输入了,则不再识别,并展开搜索。...如果不访问外国网站,别说语音搜索,访问Google也会经常出现大家熟悉的界面。 评测总结: Google语音搜索对于中文用户来说具备可用性。...语音输入除了声音转换为文字外,搜索引擎更需要从自然语言精准理解用户需求,并以知识图谱的形式反馈个性化的结果。从评测看,Google表现优秀。...其身在墙外,但对中文语音和语义识别能力,超出预期。 期待Google语音搜索接下来有两个进展。

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CCL2022 中文语法纠错评测

同时,由于中文语法纠错任务相对复杂、各评测任务以及各数据集之间存在差异,在一定程度上限制了语法纠错的发展。...我们依托第二十一届中国计算语言学大会(CCL 2022),组织中文语法纠错评测。...本次评测既整合了已有的相关评测数据和任务,又有新开发的数据集,以设置多赛道、统一入口的方式开展比赛任务,同时,我们研制了各赛道具有可比性的评测指标,立足于构建中文语法纠错任务的基准评测框架。...1、任务内容 本次评测设置以下四个赛道: 赛道一:中文拼写检查(Chinese Spelling Check)任务目的是检测并纠正中文文本中的拼写错误(Spelling Errors)。...判定为“音近”或“形近”或“形音兼近”的依据来自相关的汉语语音学、文字学理论及对外汉语教学理论。标注过程采用多人标注再由专家审核的方式以保证标注质量。 赛道二提供CGED-8数据集。

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中文域名体验

浏览器对punycode的支持     目前,因为操作系统的核心都是英文组成,DNS服务器的解析也是由英文代码交换,所以DNS服务器上并不支持直接的中文域名解析,所有中文域名的解析都需要转成punycode...其实目前所说和各种浏览器完美支持中文域名,只是浏览器软里面主动加入了中文域名自动转码,不需要原来的再次安装中文域名转码控件来完成整个流程。 mac版的微信倒是识别出来了是个域名,但是就这么个体验?...体验过程中唯一感受比较好的,也域名没关系,lnmp的一键部署脚本,以及ssl添加功能做的很完善,不管是let’s encrypt 还是zerossl对中文域名的支持都不错,可以非常顺利的获取到证书。...中文域名使用起来也比较麻烦,虽然看着好看,但是输入的时候会发现输入中文比英文麻烦的多,现在多数浏览器会自动转换中文的句号,但是中文输入的时候要选对汉字这个就比较麻烦了。...☆文章版权声明☆ * 网站名称:obaby@mars * 网址:https://h4ck.org.cn/ * 本文标题: 《中文域名体验记》 * 本文链接:https://h4ck.org.cn

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如何评测语音技能的智能程度(2)——服务提供

《如何评测语音技能的智能程度》是5篇系列文字,来自一位创业者,也是DuerOS开发者的投稿,老曹尽量不做变动和评价,尽量保持系列文章的原貌,这是第2篇。 “你是做什么行业的?”...在实际的业务评测体验测试很多市面上的AI助理,就觉得有些服务有,但是服务的覆盖不够。 例如很多的AI助手都是订机票功能的,但是似乎少有的能做到整个服务链条的全覆盖。...从用户角度而言,是通过点触找到自己想要的内容/服务,还是和通过语音找到自己想要的内容/服务,这个过程并不重要,而真正在意的是能否满足需求,有无体验升级?...所以评测点是,是否能够理解用户需求,使用丰富的反馈样式,提升用户体验。 【服务提供】(4)内容展示合理程度 这一块其实非常考验人的设计功底,好的UI界面一定是简单而优雅的。...而对内容进行管理,加以处理的话,合理的处理分层次分阶段,体验便能再上升一个台阶。 ? 上述例子就是基于分层次分阶段,去设计自己的内容呈现。 笔者曾经设计过一些语音交互游戏。

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如何评测语音技能的智能程度(3)——交互流畅

《如何评测语音技能的智能程度》是5篇系列文字,来自一位创业者,也是DuerOS开发者的投稿,老曹尽量不做变动和评价,尽量保持系列文章的原貌,这是第3篇。...如果这个模块的内容如果处理不好,将全程伤害体验。 ? 本篇文章为大家带来【交互流畅】维度的评测点拆解。 这个模块,重点考量智能助手各个性能指标及交互体验层面的表现。...而当我们的产品被用户首次体验的时候,如果没有新手教学,用户也许就呆滞在那里,并不知道如何使用。 新手教学体验是非常重要的一个环节。 体验各家智能语音助手,在这一块的表现上各不一致,故而列为评测点。...保留以及删除评测点的原则,也是基于评测指标的普适性。 同样用提问的方式,列举一下我删除掉的考核点。 ? 第(6)点,列举一个我玩游戏多多自走棋,体验游戏助手的例子。敏感词,会在很多的地方出现。...第(7)点,未来的交互体验过程中,多硬件终端,多场景,有屏无屏的交互体验方案,这是一个“现阶段各家都没做,而在未来各家一定会做”的评测点。

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如何评测语音技能的智能程度(1)——意图理解

《如何评测语音技能的智能程度》是5篇系列文字,来自一位创业者,也是DuerOS开发者的投稿,老曹尽量不做变动和评价,尽量保持系列文章的原貌,这是第1篇。...只要你仔细体验观察,相当多的AI语音助手在给予反馈的时候,此类细节处理得不好,容错率实在是太低了。好的容错性设计,其实应该是每个AI从业者体内的基因,成为被动技能,天赋一样的能力。...不过多举例,但是有无处理方案,应该纳入进评测点。 【意图理解】(5)目标达成表现 核心考量点:帮助用户达成目标中间所花费的成本。...所以在当前的技术实现下,输出了过往在工作中一些评测产品以及处理问题的具体表现。 实际上,原本在意图理解这个单元模块,有更多评测点去列举,但是受限于篇幅以及能力所限,删掉的一些内容。...既然是评测指标,自然是有权重之分。 有些是可以努力做好的部分,比如前文中就【意图理解】这个维度提及的5个模块,各个例子的列举,都是基于用户的对话日志后台,是实际业务中非常高频的。

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