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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 = Flask(__name__) users = dict() @app.route('/websocket/<uid>') def handle_websocket(id): wsock websocket users.pop(id) if __name__ == '__main__': server = WSGIServer(("0.0.0.0", 8000), app

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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). 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). 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

    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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    语音评测的PC端demo代码为例,讲解口语评测如何实现

    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

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    聊天室多人语音APP开发,多人语音APP软件搭建

    相对于文字图片,多人语音APP开发是能够实现语音聊天的一段程序源码,多人语音APP交流相较于文字符号相比,更为生动,能够切实感受到对方的语气,通过语气感知态度,知晓对方此时的心情。 与视频聊天系统相比,语音聊天系统源码更能够带给人安全感,不用露脸就可以随心畅聊,不用有心理压力,展现最真实的自己。 在语音聊天室中开始多人语音流程: 观众加入房间之后,需要先主动关闭自己的音频采集,然后在上麦成功之后打开即可。 - (int)enableLocalAudio:(BOOL)enabled 麦序管理。 根据上面的多人语音APP实现流程,我们可以看出多人语音APP开发重点。 3.背景音乐:背景音乐是语音社交APP开发的重要内容,不同于视频直播平台,由于真人主播的存在,背景音乐没有那么重要,倒是语音聊天系统,在单纯的语音世界里,背景音乐能够让用户的听觉持续受到刺激。

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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。 一种是通过下载APP作为解决方案,一种是交给导航去处理,提供解决方案。这两种选择的背后,都是可以产生商业价值的。 ? 所以兜底回复的表现,衡量的是,能够为用户,为公司带来多少价值。故而列为评测点。

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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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      腾讯云智聆口语评测(英文版)是腾讯云推出的英语口语评测产品,支持从儿童到成人全年龄覆盖的英语语音评测,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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