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人工智能语音测试原理与实践 版权信息
- ISBN：9787302621423
- 条形码：9787302621423 ; 978-7-302-62142-3
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
人工智能语音测试原理与实践 本书特色
随着人工智能(AI)时代的来临，AI产品开始走进人们的生活，像AI客服、导航提示、智能音箱等给我们的生活带来了极大方便，由此，AI测试工程师岗位也开始受到重视，其中在AI测试领域，语音测试已获得落地实践。 就AI语音测试来看，当前行业内还没有形成系统性的测试规范和实践理论，本书结合作者多年的实践经验，希望为读者带来一个实践性的指南。 人工智能语音技术主要涉及3个方向：一是语音识别技术，这是人工智能语音的核心技术，是机器自动将人的语音转成文字的技术；二是自然语言处理技术，相当于人的 “大脑” ，主抓思考学习任务，是机器分析、理解和处理自然语言的技术；三是语音合成技术，相当于人的 “嘴巴” ，主要负责说话，是机器将任意文字信息转化为语音并播报的技术。人工智能语音测试主要就是针对以上3个方向的测试。 本书系统地介绍了AI语音测试的概念、AI语音交互原理、AI语音产品需求和适用场景、AI语音产品评价指标和行业标准、语音数据准备、AI语音产品黑盒测试、AI语音产品自动化测试、AI语音算法测试、AI语音性能测试等。书中以具体的产品为例，介绍了具体的测试方法与操作步骤，并提供了详细的代码供读者研读。 理论兼顾实践是本书的一大特色，通过阅读本书，读者既可以理解AI语音测试的原理，也能够进行实际产品的测试实践。 本书适合软件测试人员阅读，尤其适合从事AI语音测试、未来想从事AI语音测试以及对AI语音测试感兴趣的读者阅读。 4位业界专家联合推荐，国内首部AI语音测试专业图书
人工智能语音测试原理与实践 内容简介
本书主要介绍关于人工智能语音测试的各方面知识点和实战技术。全书共分为9章，第1章和第2章详细介绍人工智能语音测试各种知识点和人工智能语音交互原理；第3章和第4章介绍人工智能语音产品需求和评价指标及其相对应的验收标准；第5章介绍如何准备语音数据，包括准备方案和具体方法；第6～9章介绍人工智能语音测试涉及的4大模块，即黑盒测试、自动化测试、算法测试、性能测试。
人工智能语音测试原理与实践 目录
第1章 人工智能语音测试介绍 1
1.1 语音简介 1
1.1.1 语音的基本概念 1
1.1.2 语音的产生原理 4
1.1.3 语音交互流程 5
1.2 人工智能简介 5
1.2.1 机器学习简介 6
1.2.2 深度学习简介 7
1.3 AI语音简介 9
1.3.1 AI语音技术简介 9
1.3.2 AI语音交互简介 10
1.4 AI语音测试简介 10
1.4.1 AI语音测试的价值 10
1.4.2 AI语音测试的应用 11
1.5 本章小结 11
第2章 AI语音交互原理介绍 12
2.1 AI语音交互 12
2.2 语音采集 13
2.2.1 语音采集流程 13
2.2.2 影响语音采集水平的因素 15
2.3 语音识别技术 17
2.3.1 自动语音识别简介 17
2.3.2 近场语音识别 17
2.3.3 远场语音识别 18
2.3.4 语音识别流程 19
2.3.5 语音预处理（语音增强） 21
2.3.6 传统语音识别－编码（声学
特征提取） 24
2.3.7 传统语音识别－解码 27
2.3.8 深度学习语音识别 31
2.4 语音唤醒技术 32
2.4.1 语音唤醒简介 32
2.4.2 语音唤醒流程 32
2.5 自然语言处理技术 33
2.5.1 自然语言处理简介 33
2.5.2 自然语言处理流程 33
2.5.3 自然语言理解 34
2.5.4 对话管理 44
2.5.5 自然语言生成 46
2.6 语音合成技术 49
2.6.1 语音合成简介 49
2.6.2 语音合成的流程 49
2.6.3 扬声器发声 51
2.7 本章小结 51
第3章 AI语音产品需求和适用场景 52
3.1 AI语音产品需求 52
3.1.1 AI语音产品基础功能需求 52
3.1.2 AI语音产品特性功能需求 56
3.1.3 AI语音产品性能需求 62
3.2 AI语音产品分类和应用场景 62
3.2.1 封闭域识别产品 63
3.2.2 开放域识别产品 63
3.2.3 静态环境产品 66
3.2.4 动态环境产品 66
3.3 本章小结 66
第4章 AI语音产品评价指标和行业
标准 67
4.1 语音唤醒技术评价指标与行业标准 67
4.1.1 评价指标 67
4.1.2 行业标准 68
4.2 语音识别技术评价指标与行业标准 70
4.2.1 评价指标 70
4.2.2 行业标准 72
4.3 自然语言处理技术评价指标与行业
标准 74
4.3.1 评价指标 74
4.3.2 行业标准 75
4.4 语音合成技术评价指标与行业标准 76
4.4.1 评价指标 76
4.4.2 行业标准 76
4.5 本章小结 77
第5章 语音数据准备 78
5.1 语音音频文本准备 78
5.1.1 语音音频文本准备方式 78
5.1.2 语音音频文本准备方案 79
5.2 语音合成工具 80
5.2.1 批量语音合成工具 81
5.2.2 语音合成工具源代码 83
5.3 噪音源音频文本准备 89
5.3.1 噪音源音频文本准备方式 89
5.3.2 噪音源音频文本准备方案 90
5.4 本章小结 90
第6章 AI语音产品的黑盒测试 91
6.1 AI语音产品的黑盒测试简介 91
6.1.1 AI语音效果测试简介 91
6.1.2 AI语音功能测试简介 92
6.2 AI语音唤醒效果测试 92
6.2.1 唤醒率测试
（静态环境产品） 92
6.2.2 打断唤醒率测试
（静态环境产品） 96
6.2.3 误唤醒率测试
（静态环境产品） 99
6.2.4 唤醒率测试
（动态环境产品） 102
6.2.5 打断唤醒率测试
（动态环境产品） 106
6.2.6 误唤醒率测试
（动态环境产品） 110
6.3 AI语音识别效果测试 112
6.3.1 识别率测试
（静态环境产品） 112
6.3.2 打断识别率测试
（静态环境产品） 117
6.3.3 识别率测试
（动态环境产品） 121
6.3.4 打断识别率测试
（动态环境产品） 126
6.4 AI语音基础功能测试 131
6.4.1 语音唤醒功能测试 131
6.4.2 语音识别功能测试 133
6.4.3 自然语言处理功能测试 135
6.4.4 语音TTS合成功能测试 140
6.5 AI语音特性功能测试 140
6.5.1 全双工打断 140
6.5.2 跨场景交互 141
6.5.3 可见即可说 142
6.5.4 自定义唤醒词 143
6.5.5 上下文理解 145
6.5.6 非全时免唤醒 146
6.5.7 声源定位 148
6.5.8 声纹认证 149
6.5.9 快捷词免唤醒 150
6.5.10 自定义TTS播报 151
6.6 本章小结 152
第7章 AI语音产品自动化测试 153
7.1 AI语音产品自动化测试简介 153
7.1.1 AI语音产品自动化测试的
价值 153
7.1.2 AI语音产品自动化测试
应用 154
7.2 语音唤醒自动化测试 154
7.2.1 语音唤醒自动化工具框架 154
7.2.2 语音唤醒自动化测试方案 155
7.2.3 语音唤醒自动化工具说明 158
7.2.4 语音唤醒自动化工具操作
实战 160
7.2.5 语音唤醒自动化工具源码 161
7.3 语音识别自动化测试 169
7.3.1 语音识别自动化工具框架 169
7.3.2 语音识别自动化测试方案 171
7.3.3 语音识别结果获取工具说明 175
7.3.4 语音识别结果分析工具说明 177
7.3.5 文本转MLF文件工具说明 185
7.3.6 语音识别自动化工具操作
实战 186
7.3.7 语音识别自动化工具源码 190
7.4 自然语言处理自动化测试 201
7.4.1 自然语言处理自动化脚本
框架 201
7.4.2 自然语言处理自动化测试
方案 202
7.4.3 自然语言处理自动化脚本
说明 204
7.4.4 自然语言处理自动化脚本
操作实战 205
7.4.5 自然语言处理自动化工具
源码 205
7.5 本章小结 215
第8章 AI语音算法测试 216
8.1 AI语音算法测试简介 216
8.1.1 AI语音算法应用全流程 216
8.1.2 AI语音算法测试简介 218
8.1.3 AI语音算法测试的目的 218
8.1.4 AI语音算法测试应用 218
8.2 算法模型测试种类 219
8.2.1 算法模型评估测试 219
8.2.2 算法模型鲁棒性测试 225
8.2.3 算法模型安全测试 226
8.3 AI语音算法测试方案 226
8.4 数据集简介 229
8.4.1 数据集搭建 229
8.4.2 数据集划分 231
8.4.3 数据标注 234
8.4.4 测试集设计 235
8.5 AI语音算法测试操作实战 237
8.5.1 算法模型评估测试实战 238
8.5.2 算法模型鲁棒性测试 241
8.6 AI语音算法测试源码 241
8.7 本章小结 243
第9章 AI语音性能测试 244
9.1 AI语音性能测试简介 244
9.2 AI语音性能测试的目的 244
9.3 AI语音应用性能测试 244
9.3.1 CPU占用 245
9.3.2 内存占用 247
9.3.3 响应时间 249
9.4 NLP接口性能测试 251
9.4.1 NLP接口性能测试简介 251
9.4.2 NLP接口性能测试术语
解释 252
9.4.3 NLP接口测试方案 252
9.5 本章小结 258
参考文献 259
展开全部
人工智能语音测试原理与实践 作者简介
张 伟 高级软件测试工程师，从事人工智能语音测试7年，先后供职于科大讯飞和上海健康科技公司，主要研究人工智能语音测试，担任AI语音测试负责人，搭建公司级的AI语音测试解决方案和培养相对应的技术人才，对AI语音自动化测试和算法测试都有较深入的研究。
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