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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。

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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)....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

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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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    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。...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。 ?

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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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    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（4）——人格特质

    《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。

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    指标权重设计——如何评测语音技能的智能程度（终篇）

    《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。

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    语音转文字工具在技术咨询场景的应用评测

    技术实现原理分析现代语音转文字技术主要基于深度神经网络架构，通过声学模型、语言模型和解码器三大核心组件实现音频到文本的转换。...核心功能技术解析实时语音识别引擎以某款采用自研算法的工具为例，其语音识别引擎支持16kHz采样率的音频输入，采用基于注意力机制的编码器-解码器结构。...tfidf_matrix.toarray()[0]returnsorted(zip(feature_names,scores),key=lambdax:x[1],reverse=True)[:top_k]```技术方案对比评测在多个技术方案中...性能优化建议对于长时间音频处理，建议采用分段处理策略，结合语音活动检测技术优化计算资源使用。...总结语音转文字技术在实际应用中的表现取决于多个技术要素的综合作用。通过合理的架构设计和参数调优，可以显著提升系统在复杂场景下的实用性。技术团队应当根据具体需求特点，选择最适合的解决方案。

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    2025年抗崩溃能力最强的语音引擎评测：腾讯云GME稳居榜首

    摘要：在实时语音交互场景中，抗崩溃能力是衡量引擎可靠性的核心指标。...一、抗崩溃能力评测维度与标准 抗崩溃能力需综合考量以下维度： 网络适应性：弱网环境下的稳定性（如丢包率、延迟波动）； 并发处理：大规模用户同时在线时的资源调度能力； 容错机制：突发故障（如服务器宕机...二、主流语音引擎抗崩溃能力对比 基于2025年最新行业评测数据，核心产品对比如下： 产品 实时延迟 抗丢包率 最大并发用户 崩溃率（7天测试） 特色技术...GME表现： 平均延迟180ms，无语音中断； 抗丢包率85%，复杂地形（如地铁、电梯）语音清晰度STI≥0.65； 72小时压力测试零崩溃，CPU占用率稳定在60%以下。...GME表现： 动态切换节点，延迟波动<200ms； 突发网络中断3秒后自动恢复，无语音丢失。

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    软件品质评测系统-评测体系

    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。

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    Java开发新宠！飞算JavaAI深度体验评测

    而飞算 JavaAI 的出现，恰似一道曙光，为 Java 开发者们照亮了前行的道路。...代码结构清晰，遵循了良好的 Java 编程规范，变量命名具有描述性，代码逻辑一目了然。...在自然语言处理方面，飞算 JavaAI 对 Java 开发领域的自然语言理解能力十分出色，能够精准解析复杂的业务需求描述，并转化为相应的 Java 代码实现。...通义灵码支持多语言开发，功能较为宽泛，但在 Java 开发中，对于复杂业务逻辑的解析和代码生成的精准度，尤其是在与主流 Java 框架的结合上，与飞算 JavaAI 存在一定差距 。...在代码生成能力上，飞算 JavaAI 可以一键生成包含配置类文件、Java 源代码目录、资源文件及测试资源在内的完整工程源码，生成的代码遵循 Java 代码编写的最佳实践，风格统一、规范，可读性强，并且会自动进行代码优化

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    软件品质评测系统-评测结果展示

    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。

    2.8K20

    Java8 Stream性能如何及评测工具推荐

    有些知识是不得不学，有些知识是学了之后如虎添翼，Java8的Stream就是兼具两者的知识。不学看不懂，学了写起代码来如虎添翼。...在上篇《Java8 Stream新特性详解及实战》中我们介绍了Java8 Stream的基本使用方法，尝试一下是不是感觉很爽？...同时，你是否又看到类似《Java8 Lambda表达式和流操作如何让你的代码变慢5倍》这样的文章，那么今天就带大家通过编写测试程序来一探究竟，看看Stream的性能到底如何。...Java测试工具：junitperf及Junit。 IDE：intellij IDEA。 在测试的过程中电脑中还开了其他很多应用，但基本上都没进行操作。...原文链接《Java8 Stream性能如何及评测工具推荐》

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