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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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    为企业提供极具性价比的语音识别服务。被微信、王者荣耀、腾讯视频等大量内部业务使用,外部落地录音质检、会议实时转写、语音输入法等多个场景。

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    【AI专栏】语音合成系统评测介绍

    本文针对TTS前端、后端的问题介绍了一种包括主观评测、客观评测TTS测试方法。 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。 目前我们的评测是培训众测用户做为听音人,流程大致如下: (1)双方语音音量归一化; (2)语音字词发音准确性校验; (3)生成众测问卷,语音顺序交叉打乱; (4)众测用户培训,试听自然人声和较差合成音锚定打分标准

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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。 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。 另外PC的语音搜索是小众需求。PC正在没落,擅长的场景往往是办公、会议等开放的、不适合语音交互的地方。键盘输入成本不高的时候提供不够智能的语音输入是鸡肋。 Google语音搜索进步不在于其提供了“语音”这种输入方式。百度、搜狗等搜索引擎在PC端都已提供语音搜索功能,进步在于“自然语言”的语义理解。 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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    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?” 前一篇文章,笔者重点谈了【意图理解】维度,本篇文章为大家带来【服务提供】维度的评测点拆解。 在谈及这个模块的时候,评测考量的是场景理解及整合应用CP和SP的能力。 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。 你通过语音跟对方完成指路行为。注意,这是一个纯语音对话的场景。 故而列为评测点。 阶段性结尾 写东西不光光是罗列和定义评测点是什么,笔者更期望在每个点上,加入更多的业务思考和理解。 ?

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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。 平日里研究各种各样的语音助手,输出各种类型的调研分析报告,以培养自己的业务敏锐度,同时也研究各种框架型知识以丰富自己的知识库。 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(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。 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? 语音交互这件事,本身就是因为语音输入的高效性。 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。 ? 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。

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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。 ? 笔者能列举的计算机表现方式:文字、表情、语音、音效、图像、光效、甚至是机器人的肢体动作。这些方式,叠加的越多,其表现力越丰富。

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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。 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( 如果某个玩具/手办具备语音交互功能,用户非常在意玩具/手办的语音交互是否匹配角色气质,故而对这类用户而言,“人格特质“就要要求高权重。 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。

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    AI科普文章 | 语音识别准不准?—— ASR 效果评测原理与实践

    本文将带着大家从原理到实践了解语音识别效果评测的方方面面。语音识别,又称语音转录文本,是将语音识别成文本的技术。 评测报告示例(dtl)图片图片附:感兴趣的同学可以通过如下官网链接获取 NIST Tools图片二、评测实践网上流行一句话,知道了很多道理,却仍然过不好这一生。知易行难。 图片第一栏,是评测服务选项,这里我们选择【语音识别】,最右侧的下拉框中包含两个语音识别接口:录音文件识别、实时语音识别;由于算法模型针对这两个业务场景,分别做了针对性优化,这里只需选择自己使用的接口即可 图片点击确认提交,完成评测任务的创建。c. 获取评测结果任务执行过程中,可通过评测页底部的评测任务管理列表,查看任务状态。 图片任务状态显示【成功】后,点击右侧【查看结果】,即可查看评测结果:图片可以看到评测效果指标字准率(即上述字正确率)、WER、插入/删除/替换错误率。

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    Airbnb定价算法揭密

    这就是为什么我们在2012年开始构建定价工具,并且一直在努力使它们变得更好的原因。今年六月,我们发布了最新的改进版本。我们开始进行动态定价,即根据市场变化情况,每天提供新的价格提示。 eBay的定价问题相对来说比较简单,不管卖方和买方在哪里,或者你是在今天还是下周销售产品,价格都差不多。 与世界杯的情况不同,这时你可以以附近城堡的类似数据为根据来定价。其中一些数据可能会跨越多年,并提供有关旅游季节性的信息。 在动态定价方面,我们的目标是当房主的房子即将可以接受预定时,给房主一个新的提示价格。动态定价并不新鲜,几十年前,航空公司就开始运用,通常会实时调整价格,以确保每个座位最高的上座率和最大的收益。 我们保留了以前的定价系统所考虑的商品属性,并且我们添加了新的属性。一些新的信号,如“被预定前空闲的时间”,与我们的动态定价能力有关。

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    如何给产品定价

    一般给产品定价,主要从三个角度来考虑 一、成本角度 也就是算清楚自己的成本,包括固定成本和变动成本。对一些有规模效应的产品,我们根据不同的规模算出的成本是不一样的。 针对不同象限可以不同定价策略。 第一象限:实用价值高、情感价值也高的产品。这类产品拥有很大的自主定价权。比如苹果,有时候你不得不说,这就是目前全球最好的产品。 它的定价,更多是根据市场人目标收入来制定的,能最大化自己的利润。 第二象限:实用价值低,情感价值高的产品。这类产品,很大的成本都花在情感价值上。比如星巴克的咖啡,一杯30多块钱。 当然还有更多位于中间象限的产品,它们的定价都是根据市场需求慢慢探索出来的。 三、竞争对手角度 这里的竞争对手我更倾向于是那种同一品类,同一目标用户的产品。 那么在定价上就与竞争对手大同小异了。出路就是想办法做差异化。 总结一下,一个新产品可以从成本、客户的需要程度、竞争对手三个角度综合考虑来定价,这样是比较合适的。

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    SAP SD 定价过程配置

    SD的定价过程:定价过程16个元素的作用: 1.步骤:定价过程中的顺序。 2.计数:对步骤的进一步细化 3.条件类型:定价活动中的定价因素,例如售价、折扣、运费、税费等。 对于定价过程的每一行都可以看做定价因素。 5.From - to :标示当前条件类型的条件范围。 6.手动:是否在创建订单流程中手工输入条件类型。勾选手动标示则代表是。 了解定价过程的16个元素的作用,你才能根据企业的需要设计配置满足需求的销售定价的计算方式 OK,Let's go to design sale pricing procedures. 我们先看定价的图例,然后根据图例介绍一下常用的条件类型及其配置所起到的作用。一般企业的定价中的条件类型也就用那几个,售价、税、成本、净价、折扣/返利等。 以上就是常用到的条件类型,基本这样就可以随意设计自己的定价过程了。 这里顺带一提信贷控制在定价过程中配置如图3: ? 如果你启用了信贷控制。

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    软件品质评测系统-评测结果展示

    1 ● 为什么要进行数据展示 ● 在前几次的分享中,设计了好的评测体系、具备了数据挖掘分析能力、选择高效稳定的评测执行工具后,我们会拿到第一手的评测数据。 在我们之前的实践过程中,拿到原始评测数据后会通过观察数据给出一个评测结论。长此以往发现这样并不利于保存数据记录,并且没法反映出一段时间内评测指标的变化趋势。 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。 我们据此设计了一个评测的结果报告,每次评测完成后会通过该报告给出评测结论: ? 即我们最终展示给用户的评测结论以及各类图标数据,都应当与原始的评测结论、数据保持一致,同时评测结果的展示要与最终上线后预期的结果或趋势保持一致,这样的评测结论才是可信的、有指导意义的。

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    软件品质评测系统-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 有了评测对象后,根据产品的需求或者应解决的问题,就可以确认哪些评测属性,比如准确度,覆盖度,再比如多样性,健壮性等。 评测属性再向下,确认好评测属性的应用场景及指标项,综合形成评测矩阵。 将以上结合,就是一个完整的评测体系。 ? 3 ● 评测体系的设计方法 ● 评测对象相对来说比较明确,接下来就是被测对象的特质进行评测属性的选择,以及确认好评测属性后进行评测矩阵的划分。 评测场景的选择 确认好了评测属性以后,接下来就是针对评测属性进行评测场景的覆盖及指标项的选择。评测场景一般是根据实际应用场景结合实现细节进行敲定。 评测矩阵 当评测属性,评测场景及评测指标一一敲定后,我们可以根据矩阵思想,将属性,场景及指标建立成一个二维矩阵,后续可以按照迭代的版本维护起来,全面的展示该评测对象需要重点评测的全部内容。

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      腾讯云智聆口语评测(SOE)是腾讯云推出的中英文口语评测产品,支持从儿童到成人全年龄覆盖的语音评测,支持单词(词语),句子等多种模式,支持发音准确度(GOP),流利度,完整度,重音准确度等全方位打分机制,专家打分相似度 95% 以上。

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