| 书名： | 人工智能语音测试原理与实践 |
| 出版社： | 清华大学出版社 |
| 出版日期 | 2022 |
| ISBN号： | 9787302621423 |
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| 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。 |
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| 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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| 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。 |
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| 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 |
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| 人工智能（AI）是当前最热门的领域，也是未来社会发展的方向。如同第一次工业革命的蒸汽机、第二次工业革命的发电机、第三次工业革命的计算机和互联网，人工智能绝对是推动第四次工业革命的决定性力量。人工智能不仅能够解放人力提高工作效率，推动社会生产力的发展，而且能够降低人为错误，提供更加智能的解决方案。 人工智能的研究方向和应用主要包括两个方面，即语音和图像，本文主要讲解的就是人工智能语音方面的知识。人工智能语音主要包括3大语音技术：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这3大语音技术的测试，本书根据不同的知识结构将内容划分为9章，分别为人工智能语音测试介绍、AI语音交互原理介绍、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。 第1章是人工智能语音测试入门篇，主要介绍什么是人工智能、人工智能语音、人工智能语音测试，详细讲解人工智能发展历程以及演变历史。 第2章主要介绍AI语音交互原理，以及AI语音交互的流程，详细讲解从语音收集开始，经过语音识别技术、自然语言处理技术，最后通过语音合成技术完成整个AI语音交互。 第3章是讲解AI语音当前落地的产品和应用方案，并且详细介绍这些AI语音产品的具体需求和适用场景，方便测试人员分析了解AI语音产品。 第4章介绍AI语音产品的评价指标和行业标准，主要针对AI语音技术，即语音唤醒技术、语音识别技术、自然语言处理技术、语音合成技术等。 第5章重点讲解语音数据准备。工欲善其事，必先利其器，要想进行AI语音测试，首先需要准备“语音数据文本”。本章详细介绍如何准备语音数据，以及准备语音数据需要注意的各项知识。 第6章主要介绍AI语音产品黑盒测试，这是AI语音测试的重点之一，包含AI语音效果测试、AI语音基础功能测试、AI语音特性功能测试等。 第7章是讲解AI语音测试的另一个重点“自动化测试”，主要针对AI语音交互涉及的3大语音技术进行自动化测试，包括语音唤醒自动化测试、语音识别自动化测试、自然语言处理自动化 测试。 第8章主要介绍AI语音算法测试，这是人工智能语音测试的核心，也是难点。本章详细讲解AI语音算法测试的应用、分类、方法以及方案，并以NLP分类算法模型为例介绍AI语音算法测试的各个环节和重点步骤。 第9章是本书的最后一章，主要介绍AI语音测试的最后一个重点内容“性能测试”，主要从AI语音应用和AI语音服务两个方面详细讲解如何进行性能测试、各种性能测试方法以及性能测试的各项重点和注意事项。 为方便读者学习本书，本书提供了源代码，可以扫描以下二维码下载：
如果下载有问题，请发送电子邮件到booksaga@126.com，邮件主题为“人工智能语音测试原理与实践”。 本书既适合从事测试工作的读者，也适合产品人员、开发人员和爱好人工智能语音测试的人员使用。 限于笔者水平，书中内容难免存在不足和疏漏之处，恳请业界高手与专家批评指正。
张伟 2022.6.5 |
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