所谓好的用户体验 由 Ghostzhang 发表于 2012-07-16 19:20 怎样的用户体验才是好的用户体验呢？...好像有点跑题了，这次的思考是：并不是所有关注用户感受的体验就叫做是“好”的用户体验。 从何而来这想法呢？...上面的唠叨是一个引子，结果就是＂不能赚钱的交互不是好交互＂，简单的说就是好的交互可以赚钱，可是不好的用户体验也是能赚钱的。...但是从商家的角度来说，我们需要考虑几个因素，第一个就是成本，这个是直接决定了能给用户提供最佳体验的上限到哪，好的椅子意味着更高的成本；其次是投入产出比，开门做生意，不为赚钱是很少的，投入越多，意味着盈利周期可能越长...麦当劳的椅子虽然用户体验不是最好的，但却是这么多年来产品与体验最好的平衡，从而实现利润的最大化。 当你再次遇到这种问题时，就知道如何处之泰然了。（本届 年会 的主题）
提出论点 好的研究想法，兼顾摘果子和啃骨头。...两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...学生年代，作为老师的一个不成器弟子，学术上没有什么建树，幸运的毕了业。现如今到了工业界摸爬滚打，虽然换了个环境，但是发现生存的道理没变。 反面例子 不好的工作想法会加剧“卷”的用户体验。...这样的工作体验确实很糟糕。 我的触发点 沿着你造梦的方向先动手干起来。一年前刚开始决定做攻击者画像的时候，其实心里有底也没底。...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
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。
未标题-1.png 概述 腾讯云智聆口语评测（英文版）（Smart Oral Evaluation-English，SOE-E）是腾讯云推出的语音评测产品，是基于英语口语类教育培训场景和腾讯云的语音处理技术...，应用特征提取、声学模型和语音识别算法，为儿童和成人提供高准确度的英语口语发音评测。...腾讯云智聆口语评测（英文版）支持单词和句子模式的评测，多维度反馈口语表现，可广泛应用于英语口语类教学应用中。...本 SDK 为智聆口语测评（英文版）的 Web 版本，封装了对智聆口语测评（英文版）网络 API 的调用及本地音频文件处理，并提供简单的录音功能，使用者可以专注于从业务切入，方便简洁地进行二次开发。...默认值 InitUrl String 初始化接口地址 是 无 TransUrl String 评分接口地址 是 无 WorkMode Integer 上传方式：语音输入模式
《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？”...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？...在厨房这个场景下，屏幕上可以语音搜索，做菜烘培类的视频资源等，可以用知乎，抖音，下厨房等任意地方的内容，这个细分领域，维系好内容建设，成本并不高。...机器人会非常细心的告诉我，先点哪里，然后点哪里，然后点哪里就可以找到了。 问题就是他是一串纯文本，为什么就不能给我一个直接跳转到指定页面的功能按钮呢？显然，它并没有提供一个【跳转】的功能样式。...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。
《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。...【交互流畅】（1）服务稳定性 “正常运行”、“不出bug”、“鲁棒性好”。 评测点已经讲完了，十分清晰，几乎每一个互联网从业者都能够说出个1234，然后呢？...当用户发出了需求，希望尽快拿到反馈， 现在的用户极其没有耐心，速度一旦过慢，注定会被弃而不用。 ? 而在智能语音助手交互对话的过程中，又包含哪几个阶段呢？ ? 先明确一点，一味追求快并非是好。...人们去饭店点完了菜，等上菜的过程中，中间服务员还会过来帮忙缓解，这个过程较长，一定要考虑好等待体验管理，不至于让用户无聊。...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。
《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。...本来用户就用的低频，一旦不信任，被打入冷宫再也没什么机会了。 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。...至于处理逻辑是直接给于结果，还是通过追问的形式二次判断，就是具体业务具体场景的选择了。 不过多举例，但是有无处理方案，应该纳入进评测点。...AI回复，好的，你想从哪里到哪里？用户第二句话：从北京到上海。AI回复，您想什么时候出发？用户第三句话：明天下午出发。AI回复，为你找到如下车次，请问你想要第几个。用户第四句话：那就第一个吧。...笔者可以讲清楚是什么，解决方案以及思考后续会以独立文章的形式分享。 既然是评测指标，自然是有权重之分。
对应到人机语音交互中的三个部分——“输入体验”、“等待体验”、“回复体验”，“等待体验”同样处于整个体验循环链的中间环节，在语音交互体验中起到了承上启下的重要作用。...但是在语音交互领域，语音的承载体是无形的，或不确定形态的，我们甚至没有承载loading态的界面。在这种情况下等待体验又受哪些变量影响呢？影响的程度怎样呢？...综上，可以说在语音交互领域，等待体验虽然重要，但目前仍是“一团迷雾”。鉴于此，我们以目前语音交互的主要载体——智能音箱产品为例，对AI产品中的等待体验问题进行专题研究。...二 智能音箱的等待体验研究 目前的智能音箱，主要采用先语音唤醒后输入指令的语音交互流程。...2）1350ms到2150ms，方案D、E感知舒适的用户比例较高，加入人声/音效后，如方案D的语音应答“好的”，有助于缓解用户延迟感受，提升速度感知体验。
《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4篇。...前三篇文章，依次拆解了【意图理解】、【服务提供】、【交互流畅】三个维度，如果这些维度的各个评测指标全部达标，即是一款水平线以上的智能语音助手，但是距离“令人愉悦和兴奋”还少了一个维度，即——人格化。...好，下面有请，NBA两届最佳防守球员，在NBA两只球队获得总冠军并2次捧起FMVP奖杯，前段时间又在2020年捧起全明星赛AMVP的当红炸子鸡——Kawhi Leonard发表自己的获奖感言。 ?...高德语音导航这个工具的使用体验无疑是做得令人愉悦的，与它们的互动充满了乐趣。 ?...属于典型的提要求容易，而实际业务中做起来也挺难总结什么方法论，选团队里面最具备天赋的人处理共情决策工作，相信在某些场景，一定会带来不一样的体验。
“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。...目前，智聆口语评测已经为腾讯众多合作单位的在线教育产品输出技术支持，如知名在线儿童英语教育机构Vipkid，就是通过接入智聆口语评测系统，为用户提供差异化的口语评测能力，帮助学生进行口语练习，取得了非常好的用户口碑...，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。
智能锁，已经广泛的应用于生活的各个场景，确实是一个好产品，我自己都在用，也很方便而锁基本上都搭配有语音芯片或者蜂鸣器，低端的产品都是蜂鸣器，中端的产品基本都搭配语音芯片而智能锁方案中，关于语音芯片的需求第一种...不使用语音芯片，使用Flash存储，使用MCU的DAC加功放组成。这种方案有一定的门槛，稳定性和效果需要一定的能力。第二种，使用集成语音芯片方案。...这里强烈推荐KT148A-sop8的语音芯片，flash型，可以重烧，可以用户自己修改语音，当然，在多语音，长语音的应用中，成本是非常的有优势当然面对智能锁的需求，我们也开发了实用型的功能扩展超出255...地址范围的语音，很多otp的芯片最大也只能支持的255的地址，而flash的KT148A可以扩展到65535的地址范围极致的语音压缩，可以存储将近440秒的高音质，如果音质稍微在压缩一下，存放600秒也是可以实现的...，就需要做音质的取舍Flash型的语音芯片，最大的好处就是芯片只有一种，没有任何其他的型号，不需要区分物料，不需要担心库存，即使生产有异常，也可以在线烧录，不至于拆机或者报废KT148A用户自己下载语音的最小系统板如下
《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5篇，也是最后一篇。...评测语音技能的智能程度有4大维度： 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（2）——服务提供 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（...例如：某语音技能的定位是用来听歌的，“意图理解“中的模块做得非常好，但是由于版权原因，很多歌曲无法播放，这个技能的用户体验就会非常糟糕，因为满足不了用户听歌的需求。...语音技能评测指标的选择和量化 这份清单花了笔者太多的时间，仍然有太多的问题值得讨论： 为什么是4个维度，而不是5个或者是3个？ 基于什么依据设置每个维度的重点和加分项？...语音技能服务的上限和下限 除去调研和评测其他智能语音技能，这份清单的还可以用于服务的产品定位，以及作为清单来评价语音技能服务表现。
发现问题 前期做规范的过程是十分痛苦的，每做一个板块都要花很多时间去思考怎么表达、展示才能让其他设计师和程序员都一目了，然而随着内容的增加，发现很多地方无法深入的执行下去，只能含糊其辞，给我们制作规范的人员带来了很大苦恼...为什么有如此大的执行阻碍呢？带着问题我们找到团队的一位设计前辈请教了一番，在前辈的指点下，终于发现了问题所在:我们对于前端如何实现设计稿其实并没有很好的了解。...图1-1是XX项目的所有关于二级导航的样式，因为这一块的界面不是我做的（都是借口），所以规范不太了解，导致在做整个项目的规范时，遇到了极大的阻碍。...而第一个容器内的绿色和蓝色部分（间距）也是固定的，所以只有红色区域是可变化的，因为红色区域的文字个数是可以变化的，我们只要给出字体大小即可。...任何事情都有其内在的套路与规律，我们必须要了解事物的本质，才能帮助我们更好的执行；所有的苦恼与迷茫都是源自你对事物的理解不够透彻，所以让我们从现在开始，锻炼透过事物看本质的思维能力，就算以后你不做设计了
MASR中文语音识别 MASR是一个基于端到端的深度神经网络的中文普通话语音识别项目，本项目是基于masr 进行开发的。...Facebook在2016年提出的Wav2letter，只使用卷积神经网络（CNN）实现的语音识别。...在data目录下是公开数据集的下载和制作训练数据列表和字典的，本项目提供了下载公开的中文普通话语音数据集，分别是Aishell，Free ST-Chinese-Mandarin-Corpus，THCHS...自定义的语音数据需要符合一下格式： 语音文件需要放在dataset/audio/目录下，例如我们有个wav的文件夹，里面都是语音文件，我们就把这个文件存放在dataset/audio/。...每一行数据包含该语音文件的相对路径和该语音文件对应的中文文本，要注意的是该中文文本只能包含纯中文，不能包含标点符号、阿拉伯数字以及英文字母。 生成训练的数据列表和数据字典。
MASR是一个基于端到端的深度神经网络的中文普通话语音识别项目，本项目是基于masr 进行开发的。...Facebook在2016年提出的Wav2letter，只使用卷积神经网络（CNN）实现的语音识别。...data目录下是公开数据集的下载和制作训练数据列表和字典的，本项目提供了下载公开的中文普通话语音数据集，分别是Aishell，Free ST-Chinese-Mandarin-Corpus，THCHS-...自定义的语音数据需要符合一下格式：语音文件需要放在dataset/audio/目录下，例如我们有个wav的文件夹，里面都是语音文件，我们就把这个文件存放在dataset/audio/。...每一行数据包含该语音文件的相对路径和该语音文件对应的中文文本，要注意的是该中文文本只能包含纯中文，不能包含标点符号、阿拉伯数字以及英文字母。
请看下面的详细评测。 目前国产 TWS 蓝牙耳机存在的典型问题主要有以下几点： 抗干扰能力差。在 5G 信号 wifi 普遍存在的情况下，TWS 非常容易被干扰，造成左耳断断续续的情况； 触控体验差。...笔者进行耳机评测有一个习惯，就是先看厂商重点宣传的点在哪里。厂家最想告诉用户的，一般也都是这款产品最优秀的地方。 ?...Type-C 快充 使用加速度感应敲击控制 单次续航 10 小时 下面我们就结合实际体验，看看这款耳机是不是真的能够符合上述的卖点。...听感评测 笔者依然使用了御用歌曲《英雄的黎明》来进行评测。 ? 使用 jeet air plus听这首歌曲，第一感觉就是层次感丰富了许多。鼓声、琵琶声、笛声，前后远近的距离层次很明显。...佩戴体验 对于入耳式耳机，佩戴舒适感是很重要的一个评测指标。笔者经过 2 小时的佩戴之后，并没有感受到特别的压迫感。但因为耳甲位置有一个弧形的凸起，所以会感觉到稍微有一点硌得慌的感觉。
而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap, show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...深度学习之所以拥有如此显赫的影响力，就在于它对于人工智能自然语言处理、语音识别、计算机视觉等各重要方向都产生了革命性的影响，彻底改变了对无结构信号（语音、图像、文本）的语义表示的技术路线。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。
如何培育好的内部开发者平台体验 伦敦——Syntasso 的首席工程师 Abigail Bangser 在本周的 State of Open Con 上说，“应用程序开发人员希望快速行动，而运维工程师希望安全行动...“如果你想建立一个真正伟大的平台工程开发者体验，这需要你将其视为一个整体的社会技术挑战。”...她对平台工程的定义归结为构建、维护和提供“为所有使用它的社区精心策划的平台体验”，这会影响所有不断发展的技术、社会和团队结构。 一个好的平台建立边界。...然后查看已经在运行的工具——Slack、Jira、Trello——并开始跟踪临时请求。什么是最频繁、最困难、最耗时的？您的应用程序团队的辛劳在哪里？...“你想让你的团队更接近平台，与平台互动。做到这一点的一个好方法是提供他们需要的文档和参考实施，”Watt 说。 不要忘记提供平台工程体验的专业服务方面。
国家鼓励和支持中文域名系统的技术研究和推广应用。”。语音输入中文域名作为语音访问网站服务的通用接口将有法可依和有法可循。 ...随着推动中文域名邮箱、中文域名超链接和语音输入中文域名的广泛支持，中文域名便于记忆，易于品牌宣传，利于移动互联网时代的手写输入和语音输入，让众多老幼人群更便于接入互联网。 ...语音输入中文域名的应用场景可以多种多样，例如回到家通过语音操控打开智能电视，可以语音换台，如果能支持语音输入中文域名，还可以实现语音浏览网页，以下是智能电视实现语音操控浏览网站的假想场景：当用户语音打开家里的电视...，涵盖视频通话，听歌追剧，早教陪伴，生活助手， 智能家控等功能，为用户提供更好的AI体验。”...，当用户语音输入“AI体验”，页面浏览焦点转到“AI体验”内容处；再者，当网页有菜单“产品”，当用户语音输入“产品”就能直接打开网页“产品”菜单下的子菜单或者内容页，这个功能在VR和AR里会更加实用。
源码地址：VoiceprintRecognition-Keras使用环境：Python 3.7Tensorflow 2.3.0模型下载数据集类别数量下载地址中文语音语料数据集3242点击下载更大数据集6235...创建数据本教程笔者使用的是中文语音语料数据集 ，这个数据集一共有3242个人的语音数据，有1130000+条语音数据。...首先是创建一个数据列表，数据列表的格式为，创建这个列表主要是方便之后的读取，也是方便读取使用其他的语音数据集，语音分类标签是指说话人的唯一ID，不同的语音数据集，可以通过编写对应的生成数据列表的函数...在create_data.py写下以下代码，因为中文语音语料数据集 这个数据集是mp3格式的，作者发现这种格式读取速度很慢，所以笔者把全部的mp3格式的音频转换为wav格式，在创建数据列表之后，可能有些数据的是错误的...首先必须要加载语音库中的语音，语音库文件夹为audio_db，然后用户回车后录音3秒钟，然后程序会自动录音，并使用录音到的音频进行声纹识别，去匹配语音库中的语音，获取用户的信息。
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