智能音箱死活叫不醒,是结构问题?还是算法问题?还是角度问题?还是环境问题?还是唤醒词问题?
什么样的算法适合在咖啡厅里使用,什么样的算法适合在地铁上使用(耳机植入AI功能必考虑的问题),什么样的算法适合在酒店大堂使用(服务机器人需要考虑的问题);结构和算法确定下来后,各种角度的唤醒效果如何,各种信噪比条件下的唤醒效果如何,等等以上种种问题,要得到最终答案,只能通过测试,进行验证。
难道公司在产品研发阶段,要招很多很多的测试人员,进行场景interwetten与威廉的赔率体系 ,手动地,低效率地进行测试吗?什么样的方法能快速对以上问题进行客观地,自动地,量化地进行测试,美格信来帮大家找到答案。
解决方案
需要从两方面进行把关
A. 声学指标测试
包括麦克风阵列频响,失真,声学隔离度,结构共振度等,美格信虽然有完整的解决方案,且有丰富的项目实战经验,但这不是今天讨论的重点,感兴趣的朋友,可以关注我们公众号查看往期资料。
B. 唤醒率测试
1. 环境搭建
属于功能类测试,本文的重点,详细请看如下视频介绍
视频链接-- 美格信助力工程师打造更美好产品 (megasig.com)
2. 测试序列讲解
视频链接-- 美格信助力工程师打造更美好产品 (megasig.com)
3. 实际运行效果
视频链接-- 美格信助力工程师打造更美好产品 (megasig.com)
我们对首个唤醒词做了处理,故意让有个角度唤不醒,让大家体验软件效果。
小结
不管是智能音箱,或是智能车载,智能耳机,智能机器人等智能设备,人机交互的界面首选都是语音,在这个新兴的行业里,不管你是品牌商,还是代工厂,或是方案商甚至是芯片商,你的产品的唤醒成功率将直接决定你的成败,对一个产品进行客观,全面,细致,量化地进行测试评估,是成功的必要条件,没有捷径,美格信将始终在这条通往成功之路上陪着对品质有追求,对未来有梦想的你,为您提供从研发,到量产的音频测试仪器和系统。
审核编辑:符乾江
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