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AI 【第1篇】人工智能語音測試原理和實踐---宣傳

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【AI 【第1篇】人工智能語音測試原理和實踐---宣傳】?前言本文主要介紹作者關于人工智能（AI）語音測試的各方面知識點和實戰技術 。
本書共分為9章，第1、2章詳細介紹人工智能（AI）語音測試各種知識點和人工智能（AI）語音交互原理；第3、4章介紹人工智能（AI）語音產品需求和評價指標，以及其相對應的驗收標準；第5章介紹如何準備語音數據，包括準備方案和具體方法；第6～9章介紹人工智能（AI）語音測試涉及的4大模塊 ， 既黑盒測試、自動化測試、算法測試、性能測試 。
本書從理論概念到測試實踐，從手工測試到自動化測試 ， 內容翔實且豐富 ， 其中的項目方案、范例和實戰代碼都是經過長時間的驗證 ， 可直接用于實際環境 。
本書適合初中高級軟件測試工程師，測試經理/總監、開發工程師、以及人工智能（AI）語音測試愛好者閱讀 。
本書詳細目錄如下：
目 錄第 1 章 人工智能語音測試介紹 11.1 語音簡介 11.1.1 語音的基本概念 11.1.2 語音的產生原理 41.1.3 語音交互流程 51.2 人工智能簡介 51.2.1 機器學習簡介 61.2.2 深度學習簡介 81.3 AI語音簡介 91.3.1 AI語音技術簡介 101.3.2 AI語音交互簡介 101.4 AI語音測試簡介 111.4.1 AI語音測試的價值 111.4.2 AI語音測試的應用 11第 2 章 AI語音交互原理介紹 122.1 AI語音交互 122.2 語音采集 132.2.1 語音采集流程 132.2.2 影響語音采集水平的因素 152.3 語音識別技術 172.3.1 自動語音識別簡介 172.3.2 近場語音識別 172.3.3 遠場語音識別 182.3.4 語音識別流程 192.3.5 語音預處理（語音增強） 212.3.6 傳統語音識別-編碼（聲學特征提?。?242.3.7 傳統語音識別-解碼 272.3.8 深度學習語音識別 312.4 語音喚醒技術 322.4.1 語音喚醒簡介 322.4.2 語音喚醒流程 322.5 自然語言處理技術 332.5.1 自然語言處理簡介 332.5.2 自然語言處理流程 332.5.3 自然語言理解 342.5.4 對話管理 442.5.5 自然語言生成 462.6 語音合成技術 492.6.1 語言合成簡介 492.6.2 語音合成的流程 492.6.3 揚聲器發聲 51第 3 章 AI語音產品需求和適用場景 523.1 AI語音產品需求 523.1.1 AI語音產品基礎功能需求 523.1.2 AI語音產品特性功能需求 563.1.3 AI語音產品性能需求 623.2 AI語音產品分類和應用場景 623.2.1 封閉域識別產品 633.2.2 開放域識別產品 633.2.3 靜態環境產品 663.2.4 動態環境產品 66第 4 章 AI語音產品評價指標和行業標準 674.1 語音喚醒技術 674.1.1 評價指標 674.1.2 行業標準 684.2 語音識別技術 704.2.1 評價指標 704.2.2 行業標準 724.3 自然語言處理技術 744.3.1 評價指標 744.3.2 行業標準 754.4 語音合成技術 764.4.1 評價指標 764.4.2 行業標準 76第 5 章 語音數據準備 785.1 語音音頻文本準備 785.1.1 語音音頻文本準備方式 785.1.2 語音音頻文本準備方案 795.2 語音合成工具 805.2.1 【批量】語音合成工具使用說明 815.2.2 語音合成工具源碼 835.3 噪音源音頻文本準備 905.3.1 噪音源音頻文本準備方式 905.3.2 噪音源音頻文本準備方案 90第 6 章 AI語音產品黑盒測試 916.1 AI語音產品黑盒測試簡介 916.1.1 AI語音效果測試簡介 916.1.2 AI語音功能測試簡介 926.2 AI語音喚醒效果測試 926.2.1 喚醒率測試（靜態環境產品） 926.2.2 打斷喚醒率測試（靜態環境產品） 966.2.3 誤喚醒率測試（靜態環境產品） 1006.2.4 喚醒率測試（動態環境產品） 1026.2.5 打斷喚醒率測試（動態環境產品） 1076.2.6 誤喚醒率測試（動態環境產品） 1116.3 AI語音識別效果測試 1136.3.1 識別率測試（靜態環境產品） 1136.3.2 打斷識別率測試（靜態環境產品） 1186.3.3 識別率測試（動態環境產品） 1226.3.4 打斷識別率測試（動態環境產品） 1276.4 AI語音基礎功能測試 1326.4.1 語音喚醒功能測試 1326.4.2 語音識別功能測試 1346.4.3 自然語言處理功能測試 1366.4.4 語音TTS合成功能測試 1416.5 AI語音特性功能測試 1416.5.1 全雙工打斷 1416.5.2 跨場景交互 1426.5.3 可見即可說 1436.5.4 自定義喚醒詞 1446.5.5 上下文理解 1466.5.6 非全時免喚醒 1476.5.7 聲源定位 1496.5.8 聲紋認證 1506.5.9 快捷詞免喚醒 1516.5.10 自定義TTS播報 152第 7 章 AI語音產品自動化測試 1547.1 AI語音產品自動化測試簡介 1547.1.1 AI語音產品自動化測試價值 1547.1.2 AI語音產品自動化測試應用 1557.2 語音喚醒自動化測試 1557.2.1 語音喚醒自動化工具框架 1557.2.2 語音喚醒自動化測試方案 1567.2.3 語音喚醒自動化工具說明 1597.2.4 語音喚醒自動化工具操作實戰 1617.2.5 語音喚醒自動化工具源碼 1627.3 語音識別自動化測試 1707.3.1 語音識別自動化工具框架 1707.3.2 語音識別自動化測試方案 1727.3.3 語音識別結果獲取工具說明 1767.3.4 語音識別結果分析工具說明 1797.3.5 文本轉MLF文件工具說明 1887.3.6 語音識別自動化工具操作實戰 1897.3.7 語音識別自動化工具源碼 1937.4 自然語言處理自動化測試 2057.4.1 自然語言處理自動化腳本框架 2057.4.2 自然語言處理自動化測試方案 2067.4.3 自然語言處理自動化腳本說明 2097.4.4 自然語言處理自動化腳本操作實戰 2097.4.5 自然語言處理自動化工具源碼 210第 8 章 AI語音算法測試 2208.1 AI語音算法測試簡介 2208.1.1 AI語音算法應用全流程 2208.1.2 AI語音算法測試簡介 2228.1.3 AI語音算法測試目的 2228.1.4 AI語音算法測試應用 2228.2 算法模型測試種類 2238.2.1 算法模型評估測試 2238.2.2 算法模型魯棒性測試 2298.2.3 算法模型安全測試 2298.3 AI語音算法測試方案 2308.4 數據集簡介 2338.4.1 數據集搭建 2338.4.2 數據集劃分 2358.4.3 數據標注 2388.4.4 測試集設計 2398.5 AI語音算法測試操作實戰 2418.5.1 算法模型評估測試實戰 2428.5.2 算法模型魯棒性測試 2458.6 AI語音算法測試源碼 245第 9 章 AI語音性能測試 2489.1 AI語音性能測試簡介 2489.2 AI語音性能測試目的 2489.3 AI語音應用性能測試 2499.3.1 CPU占用 2499.3.2 內存占用 2519.3.3 響應時間 2539.4 NLP接口性能測試 2559.4.1 NLP接口性能測試簡介 2569.4.2 NLP接口性能測試術語解釋 2569.4.3 NLP接口測試方案 256

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