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...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。...对于如何实现一个基本的websocket通信也非常容易，可以用任意的编程语言来实现，只要该语言能实现基本的Berkeley sockets。
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
《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？”...例如滴滴的定位是解决用户的出行问题，如何解决一公里内的出行服务需求，收购一家“自行车”呗。 在实际的业务评测，体验测试很多市面上的AI助理，就觉得有些服务有，但是服务的覆盖不够。...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。...当这类事情，交付给AI的时候，AI如何处理。 第（7）点，智能助理可以出现的地方，麦克风，扬声器，wifi模块，就可以使用语音交流了，如果有屏幕，则多一种点触交互。
《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。...什么是唤醒；什么是监听；什么时候你说话它会响应/不响应；觉得罗嗦，如何打断对方。 这个教学行为大概要持续一小会，言传身教才能够学出如何进行语音交互。 如果没有我，我的父母将无法上手。...而当我们的产品被用户首次体验的时候，如果没有新手教学，用户也许就呆滞在那里，并不知道如何使用。 新手教学体验是非常重要的一个环节。 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。...在一个普遍使用点触操作习惯的年代，如何让用户体验这种新的交互体验方式？压力就在新手教学上。学的会就用，学不会就丢弃。 尝鲜体验过后，以后也会（改变习惯）使用语音寻求业务，压力则在业务设计上。...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。...“好用”如何定义？“各种需求”如何满足？难就难在没有边界。 真正意义能符合上面要求的是，可以无限许愿的神灯。 所以我们干脆模块化一些，笔者就智能语音助理这一产品有如下四个大的评判维度。...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。...（9）如何基于用户的音色，判断用户身份，并设置服务权限？ （10）如果用户在描述某个问题表述不清晰，如何处理？ （11）如果用户表达的文本过长，意图过多，如何处理？
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
《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。...假设情绪方向是喜怒哀乐悲恐惊的话，如何表现，什么力度才是合适？ 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。...放到智能语音助手的逻辑上，音色和语速往往上基于同一个声音模型设置的，此处是较容易保证一致的，而难点是在于语言内容层面的呈现。 当人类提出一个当前智能助手无法满足的需求的时候，助手应当如何回应？...情绪要丰富，如何处理及应用消极情绪呢？ 情绪表现力要强，如何把握min到max之间的分寸？ 如何做人设选择，反馈如何保证一致性？ 要有情商/共情表现，如何识别，如何反馈？
TTS的实现涉及语言学、语音学的诸多复杂知识，因实现细节的不同，TTS系统合成的语音在准确性、自然度、清晰度、连贯性等方面也有着不一样的表现，如何从多维度评价TTS系统质量成了TTS测试人员的一大挑战。...中文在实际口语发音时，存在一系列复杂的的变调规则，如一／不变调，上声变调等。这类规则的处理不当会导致合成的语音与平时发音习惯不符，听来怪异。 3、韵律异常。...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。
《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（...如何定义各个维度的权重 权重高低的定义有两个考量维度，一个是行业需求，另一个是硬件载体。...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。
中文分词操作是中文信息处理的第一站，中文分词效果的好坏直接影响后续自然语言处理任务。...c 中文分词中P、R、F1的计算 由于F1值的本质就是计算精准率P和召回率R的调和平均值，因此有了精准率和召回率，自然可以求出F1值，因此接下来主要介绍如何计算中文分词的精准率和召回率。...如果想要计算中文分词中的精准率和召回率需要解决两个问题： 如何将中文分词的分块问题转换为分类问题？ 如何将转换为分类问题的中文分词映射到混淆矩阵中，进而求出精准率和召回率？...▍ 如何将中文分词的分块问题转换为分类问题 对于长度为n的字符串，分词结果为一系列单词。每个单词按它在文本中起始位置可以记作区间[i, j]，其中1 ≤ i ≤ j ≤ n。...▍ 如何映射到混淆矩阵中 原始混淆矩阵中的元素表示满足对应条件的样本个数，而我们现在仅仅有由区间构成的集合。
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。...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。...其身在墙外，但对中文语音和语义识别能力，超出预期。 期待Google语音搜索接下来有两个进展。...第一是突破大墙封锁；第二是与Google Now结合，与移动设备包括智能手机、平板和GoogleGlass等结合，并继续提升对自然语言尤其是中文及方言的理解能力和抗噪能力等，进而推动语音这一全新的人机交互方式的普及
同时，由于中文语法纠错任务相对复杂、各评测任务以及各数据集之间存在差异，在一定程度上限制了语法纠错的发展。...我们依托第二十一届中国计算语言学大会（CCL 2022），组织中文语法纠错评测。...本次评测既整合了已有的相关评测数据和任务，又有新开发的数据集，以设置多赛道、统一入口的方式开展比赛任务，同时，我们研制了各赛道具有可比性的评测指标，立足于构建中文语法纠错任务的基准评测框架。...标注实践中采用众包策略，在搭建的可供多人同时使用的在线标注平台上分组、分任务、分阶段地进行标注和审核工作。...判定为“音近”或“形近”或“形音兼近”的依据来自相关的汉语语音学、文字学理论及对外汉语教学理论。标注过程采用多人标注再由专家审核的方式以保证标注质量。 赛道二提供CGED-8数据集。
可以使用工具来进行性能测试，例如使用Apache JMeter等工具模拟并发请求，测量系统的吞吐量和响应时间。
一、语音社交源码的开发搭建 1、开发环境的确认：一般语音社交源码在搭建时服务端的基础环境是LAMP或者LNMP，缓存服务采用Redis；安卓端选用Android studio3.3，Java1.8；iOS...4、服务器的部署：语音社交源码除了选择云服务器之外，在搭建功能时，还要将功能分布部署，这样才能在语音社交源码面对高并发场景时，更好的应对，保证用户的顺畅使用。...5、语音连麦技术的支持：由于语音社交源码对语音内容质量的要求比较高，所以采用实时音视频技术，降低用户语音聊天时的延时，增加用户的使用流畅性和真实性。...二、语音社交源码应具备的功能 1、语音匹配功能：适用于陌生人社交领域，在语音社交源码开发设置既定的算法，让用户之前可通过标签、兴趣等参数进行匹配。...2、语音聊天室功能：适用于群聊派对和聊天室交友领域，在语音社交源码的语音聊天室内支持多人同时上麦聊天，更容易创造友好的社交氛围，让用户们通过共同话题找到灵魂契合的朋友。
作为测试，所在项目组上线一个新功能或者评估核心功能品质时，都需要通过评测进行定量评估效果。那么怎样才能更好的评估功能效果，设计出合理的评测方案呢？今天我们以评测功能效果的评测设计方案为例进行讲解。...对要评测功能的实现逻辑掌握程度，决定着思考的评测方案的全面性和合理性。因为只有了解了功能的运行框架逻辑，我们才能分析出哪些因素会影响评估结果，以及评测的维度如何选取。...四、确定评测指标 确定评测维度后，要考虑的就是横向指标。通过评测目的进行指标的演化和拆解，抽取关注的指标。然后通过指标进行二次拆解，分析哪些数据会影响指标的数值。...六、评测执行过程设计 设计评测方案分为两部分：评测执行过程和数据集。 通过前期工作的准备，其实我们已经完成了事情的80%。...接下来我们就是对计算公式中的影响数据进行组合，结合功能思考如何获取我们想要的数据值。此时设计方案大概率就是一个功能实现的还原，如果功能还原无法获取数据可以思考通过增加日志的方式获取我们想要的数据。
智源指数简介 http://cuge.baai.ac.cn/#/ 智源指数是指中文语言理解和生成评测基准，智源指数包含高质量中文自然语言处理数据集、排行榜与在线评测平台，旨在构建全面系统的中文机器语言能力评测体系...，形成多层次维度的评测方案，力求更加科学、规范、高质量地推进中文自然语言处理技术的标准评测。...智源指数根据标准基线模型（mT5-small）的得分，对参与评测模型的得分进行归一化（括号中显示），最大程度消除不同数据集和评测指标的差异。...主要任务包括： 语言理解-词句级：中文分词、中文分词和词性标注、古诗文标记、命名实体识别、实体关系抽取 语言理解-篇章级：幽默检测、故事情节完形填空、阅读理解 信息获取及问答：反向词典、开放域问答、文档检索...语言生成：摘要生成、数据到文本生成 对话交互：知识驱动的对话生成 多语言：机器翻译、跨语言摘要 数学推理：数值计算 如何参与智源指数评测？
如何拯救普通话？ 过去,中文口语评测高度依赖专业教师听后进行主观评估,成本高、费时费力。 现在，“AI教师“陪你学中文。...功能特性 全年龄段覆盖 支持从儿童到成人，全年龄段覆盖的中文普通话评测打分,针对儿童提供个性化、差异化的评测能力支持。...不是专家，胜似专家 智聆口语评测的语音评测打分结果与专家打分拟合度 95% 以上，可广泛应用于普通话教学业务中。...2 幼教发音启蒙 可针对幼教场景下的语言学习，针对字、词、句子等的发音情况进行语音评测。 ? 3 口语作业批改 可针对培训机构的课后朗读课文以及唐诗等，在学生提交的时候进行在线批改。 ?...欢迎体验中文口语评测 扫描下方小程序码，打开小程序“腾讯教育云”，可体验儿童和成人模式的单词和句子评测。
在传统的语音识别的模型中，我们对语音模型进行训练之前，往往都要将文本与语音进行严格的对齐操作。...在传统的语音识别的模型中，我们对语音模型进行训练之前，往往都要将文本与语音进行严格的对齐操作，这种对齐非常浪费时间，而且对齐之后，模型预测出的label只是局部分类的结果，而无法给出整个序列的输出结果，...requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 数据准备 在data目录下是公开数据集的下载和制作训练数据列表和字典的，本项目提供了下载公开的中文普通话语音数据集...自定义的语音数据需要符合一下格式： 语音文件需要放在dataset/audio/目录下，例如我们有个wav的文件夹，里面都是语音文件，我们就把这个文件存放在dataset/audio/。...每一行数据包含该语音文件的相对路径和该语音文件对应的中文文本，要注意的是该中文文本只能包含纯中文，不能包含标点符号、阿拉伯数字以及英文字母。
https://sourceforge.net/projects/cmusphinx/files/Acoustic%20and%20Language%20Models/ 其中 Mandarin 为中文普通话...16k_ptm256_8000.tar.bz2 （需要解压） 语言模型：zh_broadcastnews_64000_utf8.DMP 拼音字典：zh_broadcastnews_utf8.dic 测试中文语音识别...首先准备一个中文音频文件（要求：.wav 格式，采样频率 16000HZ，单声道） 将下载的中文模型文件和解压后的 pocketsphinx 目录放到同一个目录下，这里假定就叫“中文语音识别”。...进入“中文语音识别”目录，然后运行下面的命令 pocketsphinx\bin\Release\x64\pocketsphinx_continuous.exe -hmm zh_broadcastnews_ptm256...zh_broadcastnews_utf8.dic -infile myfile-16000.wav > myfile.txt 运行完毕后，查看 myfile.txt 文件，内容即是程序识别出来的中文
前一篇博客说了一下怎么在 Windows 平台使用 pocketsphinx 做中文语音识别，今天看看在 Linux 上怎办实现。...模型文件下载地址 https://sourceforge.net/projects/cmusphinx/files/Acoustic and Language Models/ 其中 Mandarin 为中文普通话...16k_ptm256_8000.tar.bz2 （需要解压） 语言模型：zh_broadcastnews_64000_utf8.DMP 拼音字典：zh_broadcastnews_utf8.dic 测试中文语音识别...首先准备一个中文音频文件（要求：.wav 格式，采样频率 16000HZ，单声道） 将下载的中文模型文件和解压后的 pocketsphinx 目录放到同一个目录下，这里假定就叫 “test”。...dict zh_broadcastnews_utf8.dic -infile myfile-16000.wav > myfile.txt 运行完毕后，查看 myfile.txt 文件，内容即是程序识别出来的中文
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