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。
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
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
决策表（判定表）测试用例设计步骤 1、依据软件规格说明：确定规则个数 2、列出所有的条件状和动作桩 3、输入条件项 4、输入动作项，制定初始判定表 5、合并相似规则 场景法设计测试用例步骤 1、根据规格说明...，描述出程序的基本流及各项备选流 2、根据基本流和备选流确定场景 3、对每一个场景生成相应的测试用例，可以采用矩阵或决策表来确定和管理测试用例 4、对生成的测试用例进行复审，去掉多余或等价的测试用例，然后确定实际测试数据
，参加微软神经语音（没错，就是神经）晓晓的试用，首先是看到了群里面的消息，然后就是发送申请，等待回复，过了几天后，收到了一个机器人发来的账号密码，告诉我已经帮我申请了免费试用的账号，直接登录即可使用了。...开始试用 创建一个控制台项目：MySpeechApp，进行一些简单的编码工作，在正式编码之前，需要来了解一下调用流程 ?...，最后将合成好的语音文件保存到本地。...string token = result.GetResult(); var text1 = "你好，我是来自博客园的技术爱好者 Ron Liang；很高兴可以试用...非常完美的运行成功，我们得到了3个语音文件，分别是： 正常版： 你好，我是来自博客园的技术爱好者 Ron Liang；很高兴可以试用 Speech，希望一切顺利。 撩人版： 小哥哥，来一发吗？
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。
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。...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？”...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。 ?
《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。
《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。
万耦天工开发板简介 首先，非常感谢面包板社区和中国移动官方给我这次开发板免费试用的机会，让我有机会能够体验OneOS操作系统。...ZYNQ开发板深度评测：高性能FPGA和双核ARM的强强联合！ 沁恒RISC-V开发板CH32V103-EVT评测 480Mbps高速USB 2.0、8路串口、6M波特率！
《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。
文章目录[隐藏] 一.外观简介 二.手机端设置界面 三.电脑端设置界面 四.其他设置一览 五.信号及性能测试 六.总结 说来这已经是 reizhi 的第三篇路由器评测了，感谢百度众测提供的TP-LINK...TL-WR800N，使得这篇试用评测得以见诸于世。
为此，一家科技公司开发了「无接触式」方案，用语音控制来完成对电梯的呼叫和使用。 关键词：电梯按键 语音处理 无接触式 相对封闭的空间，是病毒容易聚集和传播的地方。...AI 实现「无接触式」电梯控制 近日，一家专注于解决智能语音交互技术的公司思必驰，就火速推出了一款「无接触式」离线语音模块，能够通过用户的话语命令，来完成对电梯使用的控制。 ?...一次语音控制的实例解析 该方法中，使用语音识别、语音处理、人机交互等 AI 技术，用语音呼梯替代传统按键，完成用户无直接接触的电梯搭乘，以避免新型冠状病毒，或者其他传染病的交叉感染。...在思必驰出具的报道中，该智能电梯离线语音模块，可根据不同的应用场景，设置不同的语音指令，并通过自研发的 AI 语音芯片 TH1520 进行处理，将信息反馈给电梯整机控制板，以完成语音呼叫和使用。...该芯片适用于智能家居、智能终端、车载、手机、可穿戴设备等终端，能实现语音处理、语音识别、语音播报等功能，而且支持离线的语音交互。
《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。
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。
但是有一天村长回头看自己的语音APP的测试用例，发现测试用例越来越多，测试回归验证时间周期不断加长，同时，仍旧有用户反馈的漏侧等各种问题。 她不禁思考：测试用例真的“足够好”么？...回归测试时真的需要去运行如此多的测试用例么？...怎么指导测试用例？那就需要从用户数据入手，抓住用户主要使用场景，进而优化测试策略，最终又通过版本发布反向验证方式的可行性。...步骤5：版本发布&用户反馈 目的：修改后用例，需要在真正版本发布后，对用户反馈进行归纳整理，选出语音模块漏侧case，完善测试用例和场景。...五、村长后续的打算 做完语音测试用例优化后，村长想从后续几个方面去优化推广： 打算1：统计数据，从运营平台上自动化获取； 打算2：统计数据中，数据整合&数据清洗自动化处理； 打算3：推广到其他测试周期长应用中
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。
可根据产品实际情况选择是否需要评测此项。 MOS 业界对语音的整体评测，一般是使用MOS。邀请听音人试听合成语音，根据分值描述，从拟人性、连贯性、韵律感等方面为语音选择合适的分数。...多音字发音评测 语料建设 完备的测试用例是评测TTS前端准确性的基础，多音字语料建设流程如下： 整理收集常见多音字和多音字的读音，建立包含不同领域文章的文本集 然后收集多音字组成的词组（包括单字词），将词组进行分类...最后文本集上爬取包含多音字词组的句子生成测试用例。...评测方法 合成语音后，通过听语音来判断发音正确下的效率太低，实际评测过程中可直接对前端的发音预测结果进行校验，测试语料通过TTS前端，输出每个字的读音和音调，对比实际输出与期望输出判断对错。...数字发音准确性评测 语料建设 数字类语料需覆盖电话、QQ、分数小数百分数、型号数字等不同case，实际建设这部分语料时比较暴力，凡文本集中包含数字的句子均拿来做测试用例，优于数字和符号常一起出现，为避免重复标注
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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