?前言
本文主要介紹作者關于人工智能（AI）語音測驗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）語音測驗各種知識點和人工智能（AI）語音互動原理；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資料，包括準備方案和具體方法；第6～9章介紹人工智能（AI）語音測驗涉及的4大模塊，既黑盒測驗、自動化測驗、演算法測驗、性能測驗，
本書從理論概念到測驗實踐，從手工測驗到自動化測驗，內容翔實且豐富，其中的專案方案、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體測驗工程師，測驗經理/總監、開發工程師、以及人工智能（AI）語音測驗愛好者閱讀，
本書詳細目錄如下：
目 錄
第 1 章 人工智能語音測驗介紹 1
1.1 語音簡介 1
1.1.1 語音的基本概念 1
1.1.2 語音的產生原理 4
1.1.3 語音互動流程 5
1.2 人工智能簡介 5
1.2.1 機器學習簡介 6
1.2.2 深度學習簡介 8
1.3 AI語音簡介 9
1.3.1 AI語音技術簡介 10
1.3.2 AI語音互動簡介 10
1.4 AI語音測驗簡介 11
1.4.1 AI語音測驗的價值 11
1.4.2 AI語音測驗的應用 11
第 2 章 AI語音互動原理介紹 12
2.1 AI語音互動 12
2.2 語音采集 13
2.2.1 語音采集流程 13
2.2.2 影響語音采集水平的因素 15
2.3 語音識別技術 17
2.3.1 自動語音識別簡介 17
2.3.2 近場語音識別 17
2.3.3 遠場語音識別 18
2.3.4 語音識別流程 19
2.3.5 語音預處理（語音增強） 21
2.3.6 傳統語音識別-編碼（聲學特征提取） 24
2.3.7 傳統語音識別-解碼 27
2.3.8 深度學習語音識別 31
2.4 語音喚醒技術 32
2.4.1 語音喚醒簡介 32
2.4.2 語音喚醒流程 32
2.5 自然語言處理技術 33
2.5.1 自然語言處理簡介 33
2.5.2 自然語言處理流程 33
2.5.3 自然語言理解 34
2.5.4 對話管理 44
2.5.5 自然語言生成 46
2.6 語音合成技術 49
2.6.1 語言合成簡介 49
2.6.2 語音合成的流程 49
2.6.3 揚聲器發聲 51
第 3 章 AI語音產品需求和適用場景 52
3.1 AI語音產品需求 52
3.1.1 AI語音產品基礎功能需求 52
3.1.2 AI語音產品特性功能需求 56
3.1.3 AI語音產品性能需求 62
3.2 AI語音產品分類和應用場景 62
3.2.1 封閉域識別產品 63
3.2.2 開放域識別產品 63
3.2.3 靜態環境產品 66
3.2.4 動態環境產品 66
第 4 章 AI語音產品評價指標和行業標準 67
4.1 語音喚醒技術 67
4.1.1 評價指標 67
4.1.2 行業標準 68
4.2 語音識別技術 70
4.2.1 評價指標 70
4.2.2 行業標準 72
4.3 自然語言處理技術 74
4.3.1 評價指標 74
4.3.2 行業標準 75
4.4 語音合成技術 76
4.4.1 評價指標 76
4.4.2 行業標準 76
第 5 章 語音資料準備 78
5.1 語音音頻文本準備 78
5.1.1 語音音頻文本準備方式 78
5.1.2 語音音頻文本準備方案 79
5.2 語音合成工具 80
5.2.1 【批量】語音合成工具使用說明 81
5.2.2 語音合成工具原始碼 83
5.3 噪音源音頻文本準備 90
5.3.1 噪音源音頻文本準備方式 90
5.3.2 噪音源音頻文本準備方案 90
第 6 章 AI語音產品黑盒測驗 91
6.1 AI語音產品黑盒測驗簡介 91
6.1.1 AI語音效果測驗簡介 91
6.1.2 AI語音功能測驗簡介 92
6.2 AI語音喚醒效果測驗 92
6.2.1 喚醒率測驗（靜態環境產品） 92
6.2.2 打斷喚醒率測驗（靜態環境產品） 96
6.2.3 誤喚醒率測驗（靜態環境產品） 100
6.2.4 喚醒率測驗（動態環境產品） 102
6.2.5 打斷喚醒率測驗（動態環境產品） 107
6.2.6 誤喚醒率測驗（動態環境產品） 111
6.3 AI語音識別效果測驗 113
6.3.1 識別率測驗（靜態環境產品） 113
6.3.2 打斷識別率測驗（靜態環境產品） 118
6.3.3 識別率測驗（動態環境產品） 122
6.3.4 打斷識別率測驗（動態環境產品） 127
6.4 AI語音基礎功能測驗 132
6.4.1 語音喚醒功能測驗 132
6.4.2 語音識別功能測驗 134
6.4.3 自然語言處理功能測驗 136
6.4.4 語音TTS合成功能測驗 141
6.5 AI語音特性功能測驗 141
6.5.1 全雙工打斷 141
6.5.2 跨場景互動 142
6.5.3 可見即可說 143
6.5.4 自定義喚醒詞 144
6.5.5 背景關系理解 146
6.5.6 非全時免喚醒 147
6.5.7 聲源定位 149
6.5.8 聲紋認證 150
6.5.9 快捷詞免喚醒 151
6.5.10 自定義TTS播報 152
第 7 章 AI語音產品自動化測驗 154
7.1 AI語音產品自動化測驗簡介 154
7.1.1 AI語音產品自動化測驗價值 154
7.1.2 AI語音產品自動化測驗應用 155
7.2 語音喚醒自動化測驗 155
7.2.1 語音喚醒自動化工具框架 155
7.2.2 語音喚醒自動化測驗方案 156
7.2.3 語音喚醒自動化工具說明 159
7.2.4 語音喚醒自動化工具操作實戰 161
7.2.5 語音喚醒自動化工具原始碼 162
7.3 語音識別自動化測驗 170
7.3.1 語音識別自動化工具框架 170
7.3.2 語音識別自動化測驗方案 172
7.3.3 語音識別結果獲取工具說明 176
7.3.4 語音識別結果分析工具說明 179
7.3.5 文本轉MLF檔案工具說明 188
7.3.6 語音識別自動化工具操作實戰 189
7.3.7 語音識別自動化工具原始碼 193
7.4 自然語言處理自動化測驗 205
7.4.1 自然語言處理自動化腳本框架 205
7.4.2 自然語言處理自動化測驗方案 206
7.4.3 自然語言處理自動化腳本說明 209
7.4.4 自然語言處理自動化腳本操作實戰 209
7.4.5 自然語言處理自動化工具原始碼 210
第 8 章 AI語音演算法測驗 220
8.1 AI語音演算法測驗簡介 220
8.1.1 AI語音演算法應用全流程 220
8.1.2 AI語音演算法測驗簡介 222
8.1.3 AI語音演算法測驗目的 222
8.1.4 AI語音演算法測驗應用 222
8.2 演算法模型測驗種類 223
8.2.1 演算法模型評估測驗 223
8.2.2 演算法模型魯棒性測驗 229
8.2.3 演算法模型安全測驗 229
8.3 AI語音演算法測驗方案 230
8.4 資料集簡介 233
8.4.1 資料集搭建 233
8.4.2 資料集劃分 235
8.4.3 資料標注 238
8.4.4 測驗集設計 239
8.5 AI語音演算法測驗操作實戰 241
8.5.1 演算法模型評估測驗實戰 242
8.5.2 演算法模型魯棒性測驗 245
8.6 AI語音演算法測驗原始碼 245
第 9 章 AI語音性能測驗 248
9.1 AI語音性能測驗簡介 248
9.2 AI語音性能測驗目的 248
9.3 AI語音應用性能測驗 249
9.3.1 CPU占用 249
9.3.2 記憶體占用 251
9.3.3 回應時間 253
9.4 NLP介面性能測驗 255
9.4.1 NLP介面性能測驗簡介 256
9.4.2 NLP介面性能測驗術語解釋 256
9.4.3 NLP介面測驗方案 256
總結
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