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 。
自动化测试的关键点1、开发测试脚本 ， 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 python pyaudio 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
【小米语音识别功能如何测试「小米语音识别功能如何测试」】

文章插图

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