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人工智能語音測試原理與實踐 版權信息
- ISBN：9787302621423
- 條形碼：9787302621423 ; 978-7-302-62142-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能語音測試原理與實踐 本書特色
隨著人工智能(AI)時代的來臨，AI產(chǎn)品開始走進人們的生活，像AI客服、導航提示、智能音箱等給我們的生活帶來了極大方便，由此，AI測試工程師崗位也開始受到重視，其中在AI測試領域，語音測試已獲得落地實踐。 就AI語音測試來看，當前行業(yè)內(nèi)還沒有形成系統(tǒng)性的測試規(guī)范和實踐理論，本書結合作者多年的實踐經(jīng)驗，希望為讀者帶來一個實踐性的指南。 人工智能語音技術主要涉及3個方向：一是語音識別技術，這是人工智能語音的核心技術，是機器自動將人的語音轉成文字的技術；二是自然語言處理技術，相當于人的 “大腦” ，主抓思考學習任務，是機器分析、理解和處理自然語言的技術；三是語音合成技術，相當于人的 “嘴巴” ，主要負責說話，是機器將任意文字信息轉化為語音并播報的技術。人工智能語音測試主要就是針對以上3個方向的測試。 本書系統(tǒng)地介紹了AI語音測試的概念、AI語音交互原理、AI語音產(chǎn)品需求和適用場景、AI語音產(chǎn)品評價指標和行業(yè)標準、語音數(shù)據(jù)準備、AI語音產(chǎn)品黑盒測試、AI語音產(chǎn)品自動化測試、AI語音算法測試、AI語音性能測試等。書中以具體的產(chǎn)品為例，介紹了具體的測試方法與操作步驟，并提供了詳細的代碼供讀者研讀。 理論兼顧實踐是本書的一大特色，通過閱讀本書，讀者既可以理解AI語音測試的原理，也能夠進行實際產(chǎn)品的測試實踐。 本書適合軟件測試人員閱讀，尤其適合從事AI語音測試、未來想從事AI語音測試以及對AI語音測試感興趣的讀者閱讀。 4位業(yè)界專家聯(lián)合推薦，國內(nèi)首部AI語音測試專業(yè)圖書
人工智能語音測試原理與實踐 內(nèi)容簡介
本書主要介紹關于人工智能語音測試的各方面知識點和實戰(zhàn)技術。全書共分為9章，第1章和第2章詳細介紹人工智能語音測試各種知識點和人工智能語音交互原理；第3章和第4章介紹人工智能語音產(chǎn)品需求和評價指標及其相對應的驗收標準；第5章介紹如何準備語音數(shù)據(jù)，包括準備方案和具體方法；第6～9章介紹人工智能語音測試涉及的4大模塊，即黑盒測試、自動化測試、算法測試、性能測試。
人工智能語音測試原理與實踐 目錄
第1章 人工智能語音測試介紹 1
1.1 語音簡介 1
1.1.1 語音的基本概念 1
1.1.2 語音的產(chǎn)生原理 4
1.1.3 語音交互流程 5
1.2 人工智能簡介 5
1.2.1 機器學習簡介 6
1.2.2 深度學習簡介 7
1.3 AI語音簡介 9
1.3.1 AI語音技術簡介 9
1.3.2 AI語音交互簡介 10
1.4 AI語音測試簡介 10
1.4.1 AI語音測試的價值 10
1.4.2 AI語音測試的應用 11
1.5 本章小結 11
第2章 AI語音交互原理介紹 12
2.1 AI語音交互 12
2.2 語音采集 13
2.2.1 語音采集流程 13
2.2.2 影響語音采集水平的因素 15
2.3 語音識別技術 17
2.3.1 自動語音識別簡介 17
2.3.2 近場語音識別 17
2.3.3 遠場語音識別 18
2.3.4 語音識別流程 19
2.3.5 語音預處理（語音增強） 21
2.3.6 傳統(tǒng)語音識別－編碼（聲學
特征提。 24
2.3.7 傳統(tǒng)語音識別－解碼 27
2.3.8 深度學習語音識別 31
2.4 語音喚醒技術 32
2.4.1 語音喚醒簡介 32
2.4.2 語音喚醒流程 32
2.5 自然語言處理技術 33
2.5.1 自然語言處理簡介 33
2.5.2 自然語言處理流程 33
2.5.3 自然語言理解 34
2.5.4 對話管理 44
2.5.5 自然語言生成 46
2.6 語音合成技術 49
2.6.1 語音合成簡介 49
2.6.2 語音合成的流程 49
2.6.3 揚聲器發(fā)聲 51
2.7 本章小結 51
第3章 AI語音產(chǎn)品需求和適用場景 52
3.1 AI語音產(chǎn)品需求 52
3.1.1 AI語音產(chǎn)品基礎功能需求 52
3.1.2 AI語音產(chǎn)品特性功能需求 56
3.1.3 AI語音產(chǎn)品性能需求 62
3.2 AI語音產(chǎn)品分類和應用場景 62
3.2.1 封閉域識別產(chǎn)品 63
3.2.2 開放域識別產(chǎn)品 63
3.2.3 靜態(tài)環(huán)境產(chǎn)品 66
3.2.4 動態(tài)環(huán)境產(chǎn)品 66
3.3 本章小結 66
第4章 AI語音產(chǎn)品評價指標和行業(yè)
標準 67
4.1 語音喚醒技術評價指標與行業(yè)標準 67
4.1.1 評價指標 67
4.1.2 行業(yè)標準 68
4.2 語音識別技術評價指標與行業(yè)標準 70
4.2.1 評價指標 70
4.2.2 行業(yè)標準 72
4.3 自然語言處理技術評價指標與行業(yè)
標準 74
4.3.1 評價指標 74
4.3.2 行業(yè)標準 75
4.4 語音合成技術評價指標與行業(yè)標準 76
4.4.1 評價指標 76
4.4.2 行業(yè)標準 76
4.5 本章小結 77
第5章 語音數(shù)據(jù)準備 78
5.1 語音音頻文本準備 78
5.1.1 語音音頻文本準備方式 78
5.1.2 語音音頻文本準備方案 79
5.2 語音合成工具 80
5.2.1 批量語音合成工具 81
5.2.2 語音合成工具源代碼 83
5.3 噪音源音頻文本準備 89
5.3.1 噪音源音頻文本準備方式 89
5.3.2 噪音源音頻文本準備方案 90
5.4 本章小結 90
第6章 AI語音產(chǎn)品的黑盒測試 91
6.1 AI語音產(chǎn)品的黑盒測試簡介 91
6.1.1 AI語音效果測試簡介 91
6.1.2 AI語音功能測試簡介 92
6.2 AI語音喚醒效果測試 92
6.2.1 喚醒率測試
（靜態(tài)環(huán)境產(chǎn)品） 92
6.2.2 打斷喚醒率測試
（靜態(tài)環(huán)境產(chǎn)品） 96
6.2.3 誤喚醒率測試
（靜態(tài)環(huán)境產(chǎn)品） 99
6.2.4 喚醒率測試
（動態(tài)環(huán)境產(chǎn)品） 102
6.2.5 打斷喚醒率測試
（動態(tài)環(huán)境產(chǎn)品） 106
6.2.6 誤喚醒率測試
（動態(tài)環(huán)境產(chǎn)品） 110
6.3 AI語音識別效果測試 112
6.3.1 識別率測試
（靜態(tài)環(huán)境產(chǎn)品） 112
6.3.2 打斷識別率測試
（靜態(tài)環(huán)境產(chǎn)品） 117
6.3.3 識別率測試
（動態(tài)環(huán)境產(chǎn)品） 121
6.3.4 打斷識別率測試
（動態(tài)環(huán)境產(chǎn)品） 126
6.4 AI語音基礎功能測試 131
6.4.1 語音喚醒功能測試 131
6.4.2 語音識別功能測試 133
6.4.3 自然語言處理功能測試 135
6.4.4 語音TTS合成功能測試 140
6.5 AI語音特性功能測試 140
6.5.1 全雙工打斷 140
6.5.2 跨場景交互 141
6.5.3 可見即可說 142
6.5.4 自定義喚醒詞 143
6.5.5 上下文理解 145
6.5.6 非全時免喚醒 146
6.5.7 聲源定位 148
6.5.8 聲紋認證 149
6.5.9 快捷詞免喚醒 150
6.5.10 自定義TTS播報 151
6.6 本章小結 152
第7章 AI語音產(chǎn)品自動化測試 153
7.1 AI語音產(chǎn)品自動化測試簡介 153
7.1.1 AI語音產(chǎn)品自動化測試的
價值 153
7.1.2 AI語音產(chǎn)品自動化測試
應用 154
7.2 語音喚醒自動化測試 154
7.2.1 語音喚醒自動化工具框架 154
7.2.2 語音喚醒自動化測試方案 155
7.2.3 語音喚醒自動化工具說明 158
7.2.4 語音喚醒自動化工具操作
實戰(zhàn) 160
7.2.5 語音喚醒自動化工具源碼 161
7.3 語音識別自動化測試 169
7.3.1 語音識別自動化工具框架 169
7.3.2 語音識別自動化測試方案 171
7.3.3 語音識別結果獲取工具說明 175
7.3.4 語音識別結果分析工具說明 177
7.3.5 文本轉MLF文件工具說明 185
7.3.6 語音識別自動化工具操作
實戰(zhàn) 186
7.3.7 語音識別自動化工具源碼 190
7.4 自然語言處理自動化測試 201
7.4.1 自然語言處理自動化腳本
框架 201
7.4.2 自然語言處理自動化測試
方案 202
7.4.3 自然語言處理自動化腳本
說明 204
7.4.4 自然語言處理自動化腳本
操作實戰(zhàn) 205
7.4.5 自然語言處理自動化工具
源碼 205
7.5 本章小結 215
第8章 AI語音算法測試 216
8.1 AI語音算法測試簡介 216
8.1.1 AI語音算法應用全流程 216
8.1.2 AI語音算法測試簡介 218
8.1.3 AI語音算法測試的目的 218
8.1.4 AI語音算法測試應用 218
8.2 算法模型測試種類 219
8.2.1 算法模型評估測試 219
8.2.2 算法模型魯棒性測試 225
8.2.3 算法模型安全測試 226
8.3 AI語音算法測試方案 226
8.4 數(shù)據(jù)集簡介 229
8.4.1 數(shù)據(jù)集搭建 229
8.4.2 數(shù)據(jù)集劃分 231
8.4.3 數(shù)據(jù)標注 234
8.4.4 測試集設計 235
8.5 AI語音算法測試操作實戰(zhàn) 237
8.5.1 算法模型評估測試實戰(zhàn) 238
8.5.2 算法模型魯棒性測試 241
8.6 AI語音算法測試源碼 241
8.7 本章小結 243
第9章 AI語音性能測試 244
9.1 AI語音性能測試簡介 244
9.2 AI語音性能測試的目的 244
9.3 AI語音應用性能測試 244
9.3.1 CPU占用 245
9.3.2 內(nèi)存占用 247
9.3.3 響應時間 249
9.4 NLP接口性能測試 251
9.4.1 NLP接口性能測試簡介 251
9.4.2 NLP接口性能測試術語
解釋 252
9.4.3 NLP接口測試方案 252
9.5 本章小結 258
參考文獻 259
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人工智能語音測試原理與實踐 作者簡介
張 偉 高級軟件測試工程師，從事人工智能語音測試7年，先后供職于科大訊飛和上海健康科技公司，主要研究人工智能語音測試，擔任AI語音測試負責人，搭建公司級的AI語音測試解決方案和培養(yǎng)相對應的技術人才，對AI語音自動化測試和算法測試都有較深入的研究。
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