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01.前言

现在市面上的智能电子产品有一千万个，为了更方便人们使用，很多智能产品开发了语音识别功能，通过语音唤醒进行交互。另外，大企业也开发了小米的“小爱”、百度公司的“小爱”、三星公司的“big  by”、苹果的“Siri”等多种智能语音机器人。这种语音识别功能提高了使用电子产品的体验。但是作为测试者，我们提供语音识别产品。我该怎么测试呢？(威廉莎士比亚、语音识别、语音识别、语音识别、语音识别、语音识别、语音识别、语音识别)。

接下来，我就以小米手机为例，给大家介绍小米手机语音识别如何测试。

如何测试小米语音识别功能？

要想知道语音识别功能如何测试，首先要了解智能产品语音交互过程。





因此，要进行测试，必须从以下几个维度准备测试点：

02.基础功能测试：

1 声纹的录入：

语音唤醒，所有人的声音，其他场景中所有人的声音要想成功地唤醒语音，需要有各种城门进行测试。(大卫亚设，Northern  Exposure(美国电视剧)，语音唤醒，语音唤醒，语音唤醒)

因此，为了丰富测试场景的适用范围，需要输入各种城门。

2 语音唤醒：

正常唤醒：用正常的城门进行语音唤醒，检查可以成功。

异常唤醒：使用视频/录音等异常声音唤醒，唤醒音乐声音，以免意外唤醒。

3 唤醒后的功能：

A，语音查找设备：可以唤醒手机等设备，用语音查找设备。

B，音量调节：可以用语音调节设备的音量

C，连续对话：唤醒设备后，可以进行持续的语音对话，功能正常。

D，命令识别：唤醒后，您可以播放音乐、查询天气、拨号、设置警报等指示，检查命令可以正常执行。

4 功能冲突交互测试

A，中断测试：语音识别过程中有中断。例如，当手机唤醒时，会有电话中断。有闹钟中断、低功耗中断等，这些中断可以正常处理，防止异常发生。

B，麦克风冲突：如果麦克风在使用中，测试能否唤醒。

5 多用户场景

因为用户
使用语音识别的场景非常多，测试很难进行完全的覆盖。所以，我们需要通过分析用户的主流使用场景，来覆盖主要的场景。

通过一些数据的采集，发现用户使用的场景屏幕分布如下：



调查结果发现，用户使用语音功能主要覆盖以下场景：



所以测试就主要优先去覆盖这些用户场景，其他的场景用例优先级可以逐步降低，调整测试权重，保证用户主流场景的稳定性和准确性。

03.UI 测试
语音唤醒的有 UI 界面需要进行 UI 测试。

比如手机的语音唤醒功能，需要进行 UI 界面的检查，保持 UI 的友好型和美观性；

04.兼容性测试
1，第三方应用的兼容性测试

如果设备里有安装其他的应用，比如手机里的其他应用，是否可以通过语音识别唤醒后进行指定的动作操作；第三方应用兼容性需要保证；

2，外界设备兼容

a、三段式耳机接入

b、四段式耳机接入

c、type-c 数字耳机接入

d、蓝牙耳机接入

通过接入这些第三方的耳机设备，可以进行语音识别并且功能正常。

05.自动化语音识别测试
以上都是通过手工进行测试的，要进行一个比较完整的语音识别覆盖，至少需要以下配置：

测试人数：10/20 人（男女各一半）

测试次数：每个场景 50 次

测试环境：办公室、会议室

测试场景：亮屏唤醒、灭屏唤醒、手机播放音乐唤醒、声纹误唤醒、基本语句识别率

但是手工测试是有不可忽视的一些严重缺陷的：

1、测试手法不统一：不同的距离和不同的角度都会导致识别结果不一样。

2、测试过程中人员声音波动大

同一算法，同一产品，在测试人员不变，场景一致的情况下，多轮测试的数据差异大；

由此可见，手工测试耗时耗力、测试数据参考价值低。所以，语音识别测试也可以进行一些自动化测试。

06.自动化测试的关键点
1 实现半自动化语音测试

因为手工测试就是没有办法提供那么多人进行不同语料的测试，所以需要实现语料自动合成和模拟。可以采用 python+pyaudio 开发 + 音箱模拟人声，来对语音进行识别测试。

而且通过增加语料量级（至少 40 组声纹），降低唤醒/识别频次；增加不同的噪音环境，不同噪音 + 不同距离，模拟用户真实环境。

这样，就可以覆盖更多的不同的语料以及场景，大大提高识别的正确率。

2 语料自动化播放 + 自动化检测

现在有了语料，但是需要手动播放的话，工作量依然很大，所以需要实现语料自动播放和自动化监测。

3 增加噪声播放系统 + 滑轨控制系统

因为用户的使用场景往往有很多的噪音，如果测试不模拟这种噪音环境，是没有办法真正还原用户场景的。所以，需要设置一些噪音源，可以自动化增加噪音，并可以调整距离。

如下图，就是小米公司的专为为测试语言识别造的混响室，以及自动化调节人头系统





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