人工智能语音测试原理与实践

"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。"

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。本书从理论概念到测试实践，从手工测试到自动化测试，内容翔实且丰富，其中的项目方案、范例和实战代码都是经过长时间验证的，可直接用于实际环境。
本书适合初中高级软件测试工程师，测试经理/总监、开发工程师以及人工智能语音测试爱好者阅读，也可以作为培训机构和大专院校的教学用书。

"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。"

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
1.3AI语音简介9
1.3.1AI语音技术简介9
1.3.2AI语音交互简介10
1.4AI语音测试简介10
1.4.1AI语音测试的价值10
1.4.2AI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
2.1AI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
3.1AI语音产品需求52
3.1.1AI语音产品基础功能需求52
3.1.2AI语音产品特性功能需求56
3.1.3AI语音产品性能需求62
3.2AI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
6.1AI语音产品的黑盒测试简介91
6.1.1AI语音效果测试简介91
6.1.2AI语音功能测试简介92
6.2AI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
6.3AI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
6.4AI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
6.5AI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
7.1AI语音产品自动化测试简介153
7.1.1AI语音产品自动化测试的价值153
7.1.2AI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
8.1AI语音算法测试简介216
8.1.1AI语音算法应用全流程216
8.1.2AI语音算法测试简介218
8.1.3AI语音算法测试的目的218
8.1.4AI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
8.3AI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
8.5AI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
8.6AI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
9.1AI语音性能测试简介244
9.2AI语音性能测试的目的244
9.3AI语音应用性能测试244
9.3.1CPU占用245
9.3.2内存占用247
9.3.3响应时间249
9.4NLP接口性能测试251
9.4.1NLP接口性能测试简介251
9.4.2NLP接口性能测试术语
解释252
9.4.3NLP接口测试方案252
9.5本章小结258
参考文献259