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
推荐系统评测心得 做推荐算法的质量工作将近一年，这一年尝试了很多东西，踩了不少坑，也对推荐的评测工作稍微有了些自己的心得，现在分享出来，希望能和做这块工作的同学一起交流、探讨，也欢迎多拍砖，多提意见。...人工评测： 顾名思义，邀请一帮人来对你的推荐系统的结果进行评测。...，如何让评测者进行感知，这些都是比较难的，并且和基准的对比也不是很好做，所以这里不是很推荐用这个方法，但是还是要提一下。...其含义为最终未被用户真正感知的数据的占比，未感知包含未推荐和推荐出去后未被点击的内容。 健壮性 定义：算法健壮性的评测主要利用模拟攻击。...最后，通过比较攻击前后推荐列表的相似度评测算法的健壮性。 总结：适合在离线环境进行完成，针对模型本身的评测。
各种top-N物品推荐算法已经被开发出来，特别是基于深度学习的研究取得了很大的进展。 为了证明推荐算法的有效性，需要在基准数据集上建立可靠的评价实验。...建议在一般情况下（尤其是评估时序不敏感的推荐算法）应采用随机排序，而在时序敏感的情况下（如序列化推荐）采用时序排列。...这个问题对于回答如何选择合适的数据集进行评测很有用。...4 结语 我们通过实验检验了三个重要因素对于top-N推荐算法评测的影响。我们的实验结果为物品推荐算法提出了一些经验建议。...首先，对于数据集切分，建议使用基于比例切分方式并且使用随机物品排列方式（非时序推荐任务），而leave-one-out切分方式可以用于较小数据集或者加快评测流程（如调参过程）。
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
推荐评测 活动时间：2018年1月9日 斗鱼直播分享 活动介绍：TMQ在线沙龙第三十八期分享 ? 本次分享的主题：推荐测试。 共有65位测试小伙伴报名参加活动。 想知道活动分享了啥吗？ 请往下看吧！...分享主题 推荐评测测试思路 本次分享，嘉宾给我们介绍了以下内容： 推荐类实例&流程 推荐类模型抽象&评测 白板建设 测试思路 问答环节 1、相同类型的文章怎么测试它们的热度，再推荐给用户？...2、用户多标签情况下，推送的优先级送达怎么评测？ 答：我理解你的意思是：比如用户有好几个兴趣点，那现在用户来拉一刷新闻，应该怎么下发新闻。...4、这套推荐评测系统，除了资讯评测，还有应用到其他评测上吗？好移植吗？...答：其实推荐的思路都是差不多，推荐算法也都是开源的，基本上都是围绕人的profile、内容的质量和分类、推荐算法以及环境特征、UI来展开的。
但是与传统评测相异的是，推荐系统具有没有传统意义上的输入与输出，模型、算法等中间过程难以介入，一切的效果与性能目的都需要落地到提升用户体验等特点，这给评测带来了较大难度。...二、相关评测方案 推荐系统一般结构： ? 目前常见对推荐系统的评测主要着眼于三个方面：模型离线实验、ABtest在线实验以及用户反馈和用户调研。...三、评测方案指标总结 对于不同的推荐系统评测方式，我们需要使用不同的指标对其进行衡量： 1、模型离线实验 离线实验目的旨在对算法进行评价，所以评价指标强相关与所使用的推荐算法，传统的评分预测问题通常使用均方根误差...有些推荐系统也会像推荐广告系统或是学习排序算法一样使用pCTR或者Precision-Recall曲线评估推荐效果的优劣，所以评测推荐算法的指标较为复杂。...从评测的角度提升推荐系统，我们不仅需要提供各组件相关评测指标、输出badcase之外，还应该关注竞品对比、真实用户行为以及badcase的快速追查以保证整体推荐系统的可用、高效、准确。
《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？”...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。...前面一个智能厨房的场景，询问如何做菜，一般会给予视频推荐。如此，解放双手，边看边听边做，这个是我们想象的美好场景。...下面的这个例子中，有什么理财推荐和我想买理财其实意图近似，但是AI则根据自己的理解，给予了两种不同的处理方案。 ? 下面的三个例子中，其实都是归属于成功理解意图，但是回复不一致。 ?
《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。...第一个例子，根据用户的GPS坐标出行便捷程度以及商业诉求进行推荐。火车，飞机，或者是打车均是正确的选择。...当前市面上几乎所有的服务类技能，都是AI通过提取用户表述中的具体信息，填充到指定槽位完成服务的推荐，而当用户没有给予主要槽位的时候，是需要引导用户完成的。...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。...用提问的方式，列举一下我删除掉的指标 （6）如何做到个性化/智能化推荐？ （7）多轮对话中，如何处理‘指示代词’以及推理？ （8）对话过程中，如何应对多个话题的来回跳转？
Toolkit 的亮点功能 ---- Cloud Toolkit 除了主打的部署能力，还提供了不少亮点功能，我选择了其中的 3 个功能来分享：上传文件、远程 Terminal、内置应用诊断功能来进行评测...作为一个偏正经的评测，我们试用一下远程诊断的功能，选取比较直观的 trace 命令来进行评测。
《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。
《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。
语音合成这项技术，我们在生活中就能够看见。但有些人可能并没有接触过语音合成，所以对语音合成平台并不清楚，下面将为大家介绍语音合成平台推荐有哪些。...语音合成平台推荐有哪些 在很多的文章当中，就能够看见语音合成平台推荐。...其实现在的语音合成平台非常多，很多人会选择云服务器语音合成，这主要是因为云服务器的语音合成质量非常好，很多用户表示自己的体验感非常高。...语音合成平台费用很高吗 语音合成平台的费用主要看大家选择的是哪种计费方式，因为不同的计费方式所产生的费用是不同的。如果说大家选择的是长时间的语音合成服务，如购买一年，一次性支付的费用就会很高。...所以大家在选择语音合成计费的时候，一定要考虑哪种方式适合自己。 以上就是关于语音合成平台推荐的相关内容，大家在进行语音合成的时候，一定要选择适合自己的计费方式。
语音合成工具是很多做短视频自媒体人都必备的软件之一，因为现在的语音合成都越来越趋向于人声。不仅做到了有情感的朗读，还能根据文案的情况来调整语序以及语调，宛如一个真人正在说话。...有很多小白前期做短视频的时候，不会选择语音合成平台，现在给大家说说语音合成开放的平台推荐。 语音合成开放的平台推荐 语音合成开放的平台推荐大家找知名度大的平台。...语音合成软件免费版 很多语音合成的平台都有给用户提供免费使用的版本，只是这个版本可能会出现一些功能不支持的问题，基础的使用还是可以支持的。...以上就是关于语音合成开放的平台相关推荐，希望大家在选择平台的时候，可以谨慎选择。不要听信任何人所说的平台，有些平台下载下来的软件是携带病毒的，这样会导致电脑出现瘫痪的现象，也会让电脑受到损害。
基于混淆矩阵，我们可以得到如下的评测指标： 准确率 准确率表示的是分类正确的样本数占样本总数的比例，假设我们预测了10条样本，有8条的预测正确，那么准确率即为80%。...在推荐系统中，CG即将每个推荐结果相关性(relevance)的分值累加后作为整个推荐列表(list)的得分。...即 这里， rel-i 表示处于位置 i 的推荐结果的相关性，k 表示所要考察的推荐列表的大小。...2）相关性好的排在推荐列表的前面的话，推荐效果越好，DCG越大。 NDCG DCG仍然有其局限之处，即不同的推荐列表之间，很难进行横向的评估。...而我们评估一个推荐系统，不可能仅使用一个用户的推荐列表及相应结果进行评估， 而是对整个测试集中的用户及其推荐列表结果进行评估。
基于混淆矩阵，我们可以得到如下的评测指标： 准确率 准确率表示的是分类正确的样本数占样本总数的比例，假设我们预测了10条样本，有8条的预测正确，那么准确率即为80%。...在推荐系统中，CG即将每个推荐结果相关性(relevance)的分值累加后作为整个推荐列表(list)的得分。即 ?...而我们评估一个推荐系统，不可能仅使用一个用户的推荐列表及相应结果进行评估， 而是对整个测试集中的用户及其推荐列表结果进行评估。...： 推荐系统遇上深度学习系列： 推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...推荐系统遇上深度学习(十五)--强化学习在京东推荐中的探索
最后推荐一下这款用起来还不错的Java性能测试工具，GitHub地址：https://github.com/houbb/junitperf。 上面有详细的使用说明。...原文链接《Java8 Stream性能如何及评测工具推荐》
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