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【AI专栏】语音合成系统评测介绍

作者：mekhidu 团队：腾讯移动品质中心 TMQ 前言语音合成（Text To Speech，TTS）技术将文本转化为声音，目前广泛应用于语音助手、智能音箱、地图导航等场景。...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测试人员的一大挑战。...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。...[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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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。...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。【交互流畅】（1）服务稳定性 “正常运行”、“不出bug”、“鲁棒性好”。...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。...交互形式丰富度，评测点已解释完毕，在未来，一定是多模态交互，来适应各种各样的业务场景。说一点，产品经理应该修炼的部分。笔者有一个出门问问的耳机，它是智能助手的操控延伸。...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。

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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。评测过程语音的评测过程中由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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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大的评判维度。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。...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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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？”...所以，智能语音助手的技能服务，能力范围自然是越多越好？在理解这个维度之前，我们一定要明白比较的对象。...再比如说，市面上一些热门游戏，已经有了自己的智能助手，有些做的好，有些不好。在这里可以寻求的服务可以有：提供游戏攻略、提供客服入口以及服务、收集用户建议，做运营营收类动作一类系统整合服务。 ?...故而内容展示的合理程度，也应该成为一个评测标准。就算是复杂的内容，也需要做好信息处理，根据用户的情况，分层次分阶段，进行内容展示。为了帮助大家理解，我举几个语音交互层面的例子。...第（7）点，智能助理可以出现的地方，麦克风，扬声器，wifi模块，就可以使用语音交流了，如果有屏幕，则多一种点触交互。

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智能算法评测系统实践

当然评测的场景也需要结合产品的特性，比如上述场景在手机输入法的语音评测时就不用过多考虑。综上所述，我们选取评测场景同样地需要根据产品的特性，从用户的角度出发，保证全面和客观。...【任务分发系统】一些小量级的评测人工部署就好，但智能算法效果的评估往往评测数据量级都很大，这时就需要一个强大的系统来提升效率和减少人力成本。...稳定性能保证我们评测正常进行，但如果想要高效，我们的系统还需要有较好的智能性。...3 ● 评测结果的分析 ● 【概览】评测系统设计是灵魂，任务执行是躯干，那评测结果就是做的事了，最终还需要有一套完善的机制让评测结果能够成功推进智能算法的改进。...一个优秀的评测系统，应该是从用户角度出发，结合产品特性全面把控各项指标，同时能够准确、稳定、高效完成各种评测任务，推进智能算法不断改善。没有科学，爱是无力的；没有爱，科学是破坏性的。

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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...2、语音识别基本流程、系统结构语音识别原理的4个基本流程：“输入——编码——解码——输出” 语音识别系统本质上是一种模式识别系统，主要包括信号处理和特征提取、声学模型（AM）、语言模型（LM）和解码搜索四部分...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

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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。...这个维度，重点考量智能助手在人格化程度上的表现。【人格特质】（1）情绪丰富度喜怒哀乐悲恐惊，考察智能助手的情绪丰富度。 ? 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。...放到智能语音助手的逻辑上，音色和语速往往上基于同一个声音模型设置的，此处是较容易保证一致的，而难点是在于语言内容层面的呈现。当人类提出一个当前智能助手无法满足的需求的时候，助手应当如何回应？...目前来看，市面上出货最多的当属智能音箱了，用户与这些智能音箱的互动相较于传统的硬件产品发生了质的改变，因为语音对话这种拟人化的交互形式，更容易附着人格，继而去传递品牌印象。

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智能算法评测系统实践（一）

随着人工智能的发展，我们现在各个产品线中都融入大量的智能算法，方便了用户的同时也给我们评价产品的具体效果带来了很大的困难。...这里就简单介绍一些我们在智能算法评测实践过程中的一些心得，主要会从评测系统的设计、评测的执行以及评测结果的分析三个方面展开，由于内容较多这篇文章我们重点阐述第一点。...评测系统的设计评测系统的设计是整个评测系统的灵魂，决定了整个评测系统该怎么做，而且对后续产品算法的走向都起到至关重要的作用。...在系统的设计过程中，我们目前的经验主要有评测指标、评测数据以及评测场景三个方面需要着重考虑。评测指标评测指标决定了我们要评什么，通常算法的指标有准确率、召回率、覆盖率、多样性、实时性等等。...从产品最根本的特性出发、同时全面掌控产品的特性，这就是我们规划评测指标最核心的目标。评测数据都说人工智能是数据喂出来的，其实对评测来说也是一样，结果的好坏完全取决于数据。

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智能语音对话系统技术方案

一、系统架构总览用户需求：对话内容通过RAG回复 + ASR/TTS对接基础模型 + 电话接入完整通话流程架构用户打电话 │ ▼ ┌──────────────────────...API/SDK 国内一站式 ¥0.3–0.8/分钟 ASR/TTS原生强大容联云智能语音 API/AXB 国内支持 ¥0.2–0.5/分钟国内客服场景经验丰富电话接入方案对比方案类型...Twilio → Whisper(ASR) → LLM+RAG → 讯飞/CosyVoice(TTS) → Twilio 优点：✅ 全球电话覆盖 ✅ 高度灵活 ✅ 可选全球最佳ASR/TTS 缺点：❌ 多系统集成复杂...已有客服系统需升级 Genesys Cloud / Twilio SIP对接叠加AI能力到现有系统按预算选型预算层级推荐方案月度成本估算 ─...VAD（语音活动检测）：只识别有语音部分，减少无效处理 5. 预判回复：基于上下文预判可能回复，提前合成 6.

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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）

《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。...这是一份前面四篇评测维度介绍文章的总结，同时也是一份清单使用说明书。 “结构清晰，主次分明”，用解构的方式去理解一款产品，这才是人工智能从业者思考的专业化表现。...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（...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。...笔者在设计评测指标的时候，往往是朝着最理想的人工智能去做比对的，它能帮助我们在各个维度上去逼近超级人工智能，打造令人尖叫的产品。谢谢各位看到这里，希望这份业务清单能够帮助到大家。

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智能体｜Agent 自动化评测系统构建

缺乏可量化指标和系统评测体系，Agent的能力就无从验证，也无法判断其在真实场景中的表现。...2，评分器&评测系统评测器的定义： Agent 能力评估体系中核心的判定工具或系统，用于依据预设标准、任务要求对 Agent 的执行结果 / 行为轨迹进行量化打分、有效性判定，最终输出 Agent 在对应任务上的能力表现结论...图1，评测系统组层元素。当前大规模部署的 Agent 主要有四类：编码 Agent、研究 Agent、计算机操作 Agent、对话 Agent。...下面以研究Agent 为代表，逐步探索建立一个适合自身业务的评测系统。...这一过程专门用于测试深度研究智能体能力的上限。所有提交的任务都需经过研究团队的人工筛选，以验证其质量、清晰度、复杂性以及与深度研究定义的契合程度。

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软件品质评测系统-评测体系

将评测点用系统化的思维整理起来，形成全面的质量覆盖，就是我们今天要讲的软件评测体系。...2 ● 评测体系的内容 ● 评测体系可大可小，根据评测的内容而有所不同，一个完整的评测体系应包含：评测对象评测属性评测场景评测指标在进行评测体系的设计之前，首先应明确评测对象是什么，可以大到一个系统...需要根据被评测对象的特性进行调整以输入法这个推荐系统举例，假设我想评测输入法打字能力的好坏，首先就需要对打字能力进行一个定义。从上而下的角度出发，最基本的要求打字要准确，打字要快。...比如之前有用户反馈，我们的输入法当误触几次错误的候选时，正确的候选排序很难调整回来，这个时候反观我们的目前已有的评测矩阵，是很难覆盖到这样的场景的，这个时候我们就参考了一些已有的评测体系的相关指标，比如推荐系统的健壮性...场景选择时要以无重复无遗漏为原则，一旦场景较多，需要考虑评测成本，应用使用率更高的评测场景。评测指标的选择评测系统中，除了框架设计外，评测指标的选择也是评价产品各方面性能的重点，是质量落地的体现。

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语音转录·文理贯通：AI 智能语音转写系统重塑语音数据处理新范式

语音转写技术迈入精准理解时代在语音数据爆炸式增长与实时交互需求日益增长的数字化环境中，传统语音转写系统面临准确率不足、场景适应性差、语义理解缺失等核心挑战。...AI 智能语音转写系统通过深度融合端到端语音识别、语境理解与自适应学习技术，构建了高准确率、强鲁棒性、多场景覆盖的智能转写体系，实现了从"语音到文本"到"语音到认知"的技术跨越。...功能模块对比与效能提升功能模块传统转写系统AI 智能转写系统效能提升幅度噪声环境转写基于 GMM-HMM 的传统模型深度神经网络端到端建模噪声下准确率提升至 94.5%专业术语识别通用词汇表覆盖有限领域自适应术语增强识别专业术语准确率超...97%实时转写延迟级联架构延迟显著流式识别模型优化平均延迟降低至 300ms说话人分离基于声纹的简单区分深度学习多说话人分离说话人区分准确率 92% 智能语音理解引擎原理系统核心技术在于多层次的语音理解与转写优化...最终构建具备实时学习、持续进化能力的新一代语音智能转写生态。

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软件品质评测系统-评测结果展示

2 ● 哪些数据需要展现 ● 评测结果展现对于在评测设计时选定的评测指标，需要准确完整地展现在评测系统中。...展现出来的数据需要客观反映被评测模型（或软件系统）的各项指标，使得用户在看完结果展现后即可对被评测模型（或软件系统）的品质情况有个全面的认知。...版本间数据对比一般情况下，被评测模型（或软件系统）都会有一个从粗糙到精细、从单一到完备、从朴素到智能的发展过程，因而每次评测的结果除了反映当时被评测模型的品质之外，与之前版本的数据对比也显得尤为重要...对比发现的正向影响，我们可以进行深入分析，找到正向影响的因素，从而反哺被评测模型（或软件系统）的策略和模型优化。...建议大家在设计评测系统时，多做用户调研，掌握清楚用户（评测报告消费者）的实际需求和最关注的部分，结合准确、清晰的原则，设计出最符合自己实际情况的评测结果展示系统。

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检信智能非接触式心理参数智能分析与评测系统

本发明公开了一种非接触式心理参数智能分析与评测系统,包括个人信息及数据采集模块、文本数据采集模块、文本数据处理模块、专家诊断临床文本数据模块、文本诊断识别、声音、面部表情数据采集模块;所述个人信息及数据采集模块...图片检信ALLEMOTION语音情感识别过程中，利用 CTC 方法学习语音中的情感关键帧处理技术，公开了一种基于卷积神经网络的语音特征匹配方法,包括:S1,预处理,提取音频信号的梅尔谱图,在时域上切割成图像片段...,对图像片段做傅里叶变换得到频谱信号;并提取出特征向量;S2,将音频样本的特征向量按照时间顺序排列后进行池化处理形成语音记录文件,并将语音记录文件转换成二值特征序列;S3,语音特征匹配,利用语音查询文件与语音记录文件进行比较...,查找出与语音查询文件具有相同内容的语音记录文件。...本发明提高了语音识别的准确率,降低了语音识别系统的复杂性,增强了软件健壮性。

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测试人工智能自动语音识别系统

ASR 自动语音识别（Automatic Speech Recognition）是一种将人的语音转换为文本的技术。以前的ASR太难用了。瑞士那边做了一款厉害的ASR来替换。...据说是基于人工智能的，大数据的。反正就是很牛的，让我来测试，供他们拍脑袋来做决策。我只测反应时间，至于准不准，不在此次范围内(噪音，精度等)。...这里用ffmpeg 一、ffmpeg安装 1.ffmpeg下载：http://ffmpeg.org/download.html 2.解压到指定目录，将bin文件目录添加到path路径（电脑-属性-高级系统设置

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带你玩转OpenHarmony AI：打造智能语音子系统

简介AI时代，智者当先，判断一个终端设备是否智能，语音能力是必不可缺的。...智能家居、智慧厨房、智能汽车等等，一切衣食住行都在往智能方向发展，那我们该如何在OpenAtom OpenHarmony（简称“OpenHarmony”）系统现有的能力下，搭建一套完整的语音子系统呢？...本文介绍了博泰车联网的研发同学如何搭建一套属于OpenHarmony的语音子系统CarVoiceAssistant，并以车载交互的形态研发语音助理项目的过程。...1.语音子系统集成（1）下载语音助理项目代码（2）解压【data.zip】文件（../.....2.语音助理App集成（1）引入语音助理声明文件import carvoiceassistant from '@ohos.carvoiceassistant'// 获取语音助理管理类let voiceManager

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具备情绪感知的，智能语音对话系统方案

（8–12周）：阿里云+emotion2vec → 成本 ¥0.8–1.2/分钟高可控（16–20周）：完全开源自建 → 成本 ¥0.5–0.8/分钟+固定成本第一部分：基础技术架构 1.1 系统整体架构...Speech 成本敏感百度ASR 第三部分：情感识别与情绪输出 3.1 为什么需要情感识别与情绪输出 3.1.1 核心价值对比 3.1.2 应用场景价值场景情感识别价值情绪输出价值预期收益智能客服...集成SER API/模型 ☐ 实现情感上下文管理器 ☐ 测试SER准确率（目标>85%） ☐ 验证端到端延迟（目标<2秒） ☐ 建立监控告警成功指标： SER准确率 > 85% 端到端延迟 < 2秒系统稳定性...周）目标：实现情感感知的对话生成任务清单： ☐ 设计情感感知Prompt ☐ 集成情感上下文到RAG ☐ 实现情感-回复映射 ☐ 测试多轮对话情感连贯性 ☐ 优化Prompt效果 ☐ 用户满意度评测...回复自然度 MOS > 3.8 6.1.3 第三阶段：情感TTS（2–3周）目标：集成情感TTS，实现情绪输出任务清单： ☐ 集成情感TTS模块 ☐ 调试情感参数映射 ☐ 测试情感自然度 ☐ 用户满意度评测

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测试人工智能自动语音识别系统

ASR 自动语音识别（Automatic Speech Recognition）是一种将人的语音转换为文本的技术。以前的ASR太难用了。瑞士那边做了一款厉害的ASR来替换。...据说是基于人工智能的，大数据的。反正就是很牛的，让我来测试，供他们拍脑袋来做决策。我只测反应时间，至于准不准，不在此次范围内(噪音，精度等)。...这里用ffmpeg 一、ffmpeg安装 1.ffmpeg下载：http://ffmpeg.org/download.html 2.解压到指定目录，将bin文件目录添加到path路径（电脑-属性-高级系统设置

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