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发表于 2021-9-29 07:30:08 | 显示全部楼层 |阅读模式



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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难得一见的好帖
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学习了,谢谢分享、、、
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