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接下来我就以小米手机为例给大家介绍小米手机语音识别如何测试。
小米语音识别功能如何进行测试
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01、基础功能测试 1、声纹的录入
语音唤醒为了确保每个人的声音、每个人在不同场景下的声音都能成功语音唤醒测试一定要有各种不同的声纹来进行测试。 所以就需要录入各种不同的声纹来丰富测试场景的覆盖
2、语音唤醒
正常唤醒使用正常的声纹进行语音唤醒检查可以成功
异常唤醒使用异常的声音比如视频/录音进行唤醒音乐声进行唤醒确保不会有误唤醒。
3、唤醒后的功能
a、语音找设备可以唤醒设备比如手机通过语音找到设备。
b、音量调节可以通过语音对设备进行音量调节
c、连续对话唤醒设备后可以与其进行持续的语音对话功能正常。
d、指令识别唤醒后可以下发指令比如播放音乐查询天气拨打电话、定闹钟等检查指令可以正常被执行。 4、功能冲突交互测试
a、中断测试语音识别过程中有中断干扰比如手机唤醒的时候有电话中断有闹钟中断、低电量中断等确保这些中断能被正常处理不会造成异常
b、麦克风冲突如果麦克风被占用了测试是否能被唤醒
5、多用户场景
因为用户使用语音识别的场景非常多测试很难进行完全的覆盖。所以我们需要通过分析用户的主流使用场景来覆盖主要的场景
通过一些数据的采集发现用户使用的场景屏幕分布如下 调查结果发现用户使用语音功能主要覆盖以下场景 所以测试就主要优先去覆盖这些用户场景其他的场景用例优先级可以逐步降低调整测试权重保证用户主流场景的稳定性和准确性。
02、UI 测试
语音唤醒的有 UI 界面需要进行 UI 测试。
比如手机的语音唤醒功能需要进行 UI 界面的检查保持 UI 的友好型和美观性
03、兼容性测试
1第三方应用的兼容性测试
如果设备里有安装其他的应用比如手机里的其他应用是否可以通过语音识别唤醒后进行指定的动作操作第三方应用兼容性需要保证
2外界设备兼容
a、三段式耳机接入
b、四段式耳机接入
c、type-c 数字耳机接入
d、蓝牙耳机接入
通过接入这些第三方的耳机设备可以进行语音识别并且功能正常。
04、自动化语音识别测试、
以上都是通过手工进行测试的要进行一个比较完整的语音识别覆盖至少需要以下配置
测试人数10/20 人男女各一半、
测试次数每个场景 50 次
测试环境办公室、会议室
测试场景亮屏唤醒、灭屏唤醒、手机播放音乐唤醒、声纹误唤醒、基本语句识别率
但是手工测试是有不可忽视的一些严重缺陷的
1、测试手法不统一不同的距离和不同的角度都会导致识别结果不一样。
2、测试过程中人员声音波动大
同一算法同一产品在测试人员不变场景一致的情况下多轮测试的数据差异大
由此可见手工测试耗时耗力、测试数据参考价值低。所以语音识别测试也可以进行一些自动化测试。
05、自动化测试的关键点
1、实现半自动化语音测试
因为手工测试就是没有办法提供那么多人进行不同语料的测试所以需要实现语料自动合成和模拟。可以采用 pythonpyaudio 开发 音箱模拟人声来对语音进行识别测试。
而且通过增加语料量级至少 40 组声纹降低唤醒/识别频次增加不同的噪音环境不同噪音 不同距离模拟用户真实环境。
这样就可以覆盖更多的不同的语料以及场景大大提高识别的正确率。
2、语料自动化播放 自动化检测
现在有了语料但是需要手动播放的话工作量依然很大所以需要实现语料自动播放和自动化监测。
3、增加噪声播放系统 滑轨控制系统
因为用户的使用场景往往有很多的噪音如果测试不模拟这种噪音环境是没有办法真正还原用户场景的。所以需要设置一些噪音源可以自动化增加噪音并可以调整距离。
如下图就是小米公司的专为为测试语言识别造的混响室以及自动化调节人头系统
