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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

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)....2、语⾳识别评测影响因素 (1). 声音来源(人声 录音声 广播声 耳机 麦克风 单/双通道/立体声) (2). 语种分类(普通话 方言 英语 小语种 混合语言) (3)....音量(分贝值 小 时时小) (7). 语音方式(哼唱 断断续续 正常说话 咬字不清) (8). 语速(快 中等 慢 时快时慢) (9)....录入语音时长(0秒 1秒 1分钟内 >1分钟) (10).对话方式(间隔 连续 单人 多人) (11).特殊发音(比如普通话中sh与s ping与pin l与n f与h) 四、ASR评测方案制定...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

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    【AI专栏】语音合成系统评测介绍

    TTS的实现涉及语言学、语音学的诸多复杂知识,因实现细节的不同,TTS系统合成的语音在准确性、自然度、清晰度、连贯性等方面也有着不一样的表现,如何从多维度评价TTS系统质量成了TTS测试人员的一挑战。...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。...[sprQsyQ.png] (3)字典覆盖率 检查语音合成系统对汉字的覆盖程度,检测字表包括普通话不同等级的字库和生僻字库,输入字库语料,检查是否正确合成,统计覆盖率。...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。

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    指标权重设计——如何评测语音技能的智能程度(终篇)

    评测语音技能的智能程度有4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(...4)——人格特质 对于这四维度,什么是重点呢?...智能语音技能,往往都会解决某个行业领域的特定业务需求,也往往都存在于一个或多个硬件载体上,与人类进行交互行为。维度自定义权重,同理,每个维度上的指标也基于需求自定义。 ?...ASR这项技术未来差距很可能会被抹平,而如果做到了方言转普通话然后转文本那就是另外一个话题了,方言转普通话和任何一种语言转普通话是同一个逻辑。那笔者可能会归纳到【意图理解】维度上。...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。

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    智聆口语评测(中文版)新品发布

    如何拯救普通话? 过去,中文口语评测高度依赖专业教师听后进行主观评估,成本高、费时费力。 现在,“AI教师“陪你学中文。...功能特性 全年龄段覆盖 支持从儿童到成人,全年龄段覆盖的中文普通话评测打分,针对儿童提供个性化、差异化的评测能力支持。...不是专家,胜似专家 智聆口语评测语音评测打分结果与专家打分拟合度 95% 以上,可广泛应用于普通话教学业务中。...应用场景 1 普通话评测 根据普通话水平测试规范,分别进行单音节字,多音节词语,文章朗读进行普通话发音打分,估算考试成绩。 ?...2 幼教发音启蒙 可针对幼教场景下的语言学习,针对字、词、句子等的发音情况进行语音评测。 ? 3 口语作业批改 可针对培训机构的课后朗读课文以及唐诗等,在学生提交的时候进行在线批改。 ?

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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。...这也是其与移动版Chrome的语音搜索和百度语音搜索一不同。 7、Case1、较为标准的普通话:阿里巴巴的创始人是谁?准确识别,答案为马云。...9、Case3、加快语速的普通话:广州明天的天气。准确识别并展示天气。 10、Case4、玩残它也很容易。“合伙人”被识别成了合肥人。...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。

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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。”...“ 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。...“3”即三产品特性 1 首先,智聆口语评测支持从儿童到成人全年龄段覆盖的英语语音评测打分,并且针对儿童提供个性化、差异化的评测能力支持 2 其次,全方位打分机制,通过发音准确度、流利度、完整度等多维度解读...“ 围绕4场景:支持教育行业“全面开花” 有了核心能力,如何将这些能力优质落地到应用,辅助实现产品及行业发展的全面开花,则是产品价值最有力的体现。...同时,针对不同的用户,推出四应用场景:在口语能力测评场景里,快速了解学生英语口语评测,提供多维度的语音评测结果,方便课程安排;在在线绘本跟读中,针对少儿英文绘本的单词和句子跟读的情况进行语音评测;在课堂质量评估场景

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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?”...在前面一篇文章里笔者曾经提到过:“市面上,例如腾讯叮当、小爱同学、天猫精灵、小度音箱这类生态的集合的处理方案,属于最大的开放域。”...故而SIRI的未来,定位一定是基于苹果的生态,做一个向用户提供SP和CP的连接器。它是中介,提供的服务能力是,帮助用户寻找CP和SP。...经历过功能机年代的人都知道,那个年代实体键盘占据屏幕的一部分,而当前的手机键盘仅仅在需要出现的时候出现,类似的例子实在是太多了。 故而内容展示的合理程度,也应该成为一个评测标准。...以上,关于第二维度【服务提供】的考量部分,就此完结。

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    618技术揭秘:弹窗搭投实践

    Tech 导读 弹窗作为非常重要的营销触达手段被各业务广泛应用,本文主要介绍 “XView 营销弹窗搭投系统” 关于快速搭建、投放配置营销弹窗能力的实现原理,以及在 618 等重要场景中的应用和实践...618 来了,对于业务团队来说,最重要的事情莫过于各种营销。如会场、直播带货、频道内营销等等。...而弹窗作为一个极其重要的强触达营销工具,通常用来渲染氛围、引流主会场、以及通过频道活动来提升频道复访等。...通过以上分类的梳理,从业务视角来看,功能性的弹窗在中的重要性是其次的,而主要是营销类的弹窗,它们往往具备以下特点: 突发创意/需求:偶然的创意玩法,或突发的外部业务需求,时效性要求高,即上线时间不可逾期...3.2 能力细化抽象 为了满足以上业务的诉求,从的方向上看,XView 需要做到 快:快速搭建 准:精准投放 稳:高效触达 因此,接下来我们将刨析一个弹窗从生产到应用的过程中所涉及到的一些环节,再来看看如何细化弹窗需要具备的能力

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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。...稳定不好,这类问题可大可小,小点就是网络繁忙,不给你任何反馈,到极致,机器人可以反动搞事情,“愚蠢的人类啊,阿西莫夫的机器人三定律也救不了你们。” ? 好了,开个玩笑。...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。 行业新的新手引导教学其实非常多的种类,滑屏海报,蒙版遮罩,文字tips,互动式引导。...同样的,在【交互流畅】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。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。...如果这个维度的评测方向如果处理不好,将全程伤害体验。 以上,关于第三维度【交互流畅】的诸多考量点,就此完结。

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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。...所以我们干脆模块化一些,笔者就智能语音助理这一产品有如下四个的评判维度。 它们依次是【意图理解】、【服务提供】、【交互流畅】、【人格特质】。 ?...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。...以上,关于本文第一模块【意图理解】的部分,就此完结。

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    如何评测语音技能的智能程度(4)——人格特质

    《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。...大厂制造,资源齐备,各个性能表现都十分优秀,同一个时期的产品,硬件配置,技能,语音交互表现差不太多。...现在的语音助手大多是一个工具型产品,并基于此,努力附加人格化。 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。 ?...《参与感》早就明确了基调,如今小爱同学的表现则是一种延续。

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    基于OpenCompass的模型评测实践

    为了准确和公正地评估模型的能力,国内外机构在模型评测上开展了大量的尝试和探索。斯坦福大学提出了较为系统的评测框架HELM,从准确性,安全性,鲁棒性和公平性等维度开展模型评测。...OpenCompass提供分布式自动化的评测系统,支持对(语言/多模态)模型开展全面系统的能力评估。 OpenCompass介绍 评测对象 本算法库的主要评测对象为语言模型与多模态模型。...我们以语言模型为例介绍评测的具体模型类型。...工具层:OpenCompass提供丰富的功能支持自动化地开展语言模型的高效评测。包括分布式评测技术,提示词工程,对接评测数据库,评测榜单发布,评测报告生成等诸多功能。...OpenCompass采取的主观评测方案是指借助受试者的主观判断对具有对话能力的语言模型进行能力评测

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    语言模型评测方法全面总结!

    本文回顾了自然语言处理中的评测基准与指标,将语言模型评估分为经典和新型评测范式,分析了现有评测的不足。接着介绍了全面的语言模型评测思想、相关指标和方法,并总结了当前广受关注的语言模型评测新方向。...为了全面评估语言模型,可以将多个数据集聚合和重新组织,形成一个更通用的评测基准。本章针对语言模型的评估对评测范式进行了分类,将其分为经典评测范式和新型评测范式。表1列出了一些典型的评测基准。...2 全面的语言模型评测 HELM是Liang等人提出的一种全面评估语言模型的方法,适用于多个场景、任务和评估指标。它筛选出应用性的任务作为评测重点,并选择部分主要评测数据。...提高系统的开源性和透明度将增强有害性评测的准确度和公平性。 3 语言模型评测的一些新方向 自ChatGPT推出以来,生成式语言模型影响日益增大,传统生成式评测方法面临挑战。...更可靠的评测方法:进一步发展更加可靠的基于模型的评测方法,增强评测结果的可信度。 知识增强的评测方法:探索将特定知识注入到语言模型中的方法,从而提高基于语言模型的评测方法在某些专业领域的表现。

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    常见的模型评测数据集

    开源模型评测排行榜 https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard 其数据是由其后端lm-evaluation-harness...CMMLU 是一个包含了 67 个主题的中文评测数据集,涉及自然科学、社会科学、工程、人文、以及常识等,有效地评估了模型在中文知识储备和语言理解上的能力。...SuperCLUE https://github.com/CLUEbenchmark/SuperCLUE SuperCLUE是一个综合性模型评测基准,本次评测主要聚焦于模型的四个能力象限,包括语言理解与生成...GAOKAO-Bench https://github.com/OpenLMLab/GAOKAO-Bench Gaokao 是一个中国高考题目的数据集,旨在直观且高效地测评模型语言理解能力、逻辑推理能力的测评框架...同时评测分为两部分,自动化评测的客观题部分和依赖于专家打分的主观题部分,这两部分结果构成了最终的分数,您可以通过构建示例中的脚本快速对一个已部署的模型进行评测,或者向我们提交您需要评测的模型的主观题预测结果

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