; 01.前言
现在市面上的智能电子产品千千万，为了达到人们使用更加方便的目的，很多智能产品都开发了语音识别功能，用来语音唤醒进行交互；另外，各大公司也开发出来了各种智能语音机器人，比如小米公司的”小爱”，百度公司的”小度”，三星公司的”bixby”，苹果的”siri”等等。这些语音识别的功能，提高人们使用电子的产品的体验，但是作为一名测试员，给你一款语音识别产品，要怎么进行测试呢？
接下来，我就以小米手机为例，给大家介绍小米手机语音识别如何测试。
如何测试小米的语音识别功能？
[En]
How to test the speech recognition function of Xiaomi?
要知道如何测试语音识别功能，我们先来了解一下智能产品的语音交互流程：
[En]
To know how to test the speech recognition function, let’s first understand the voice interaction process of intelligent products:
因此，为了进行测试，我们需要从以下几个维度准备测试点：
[En]
So, to test, we need to prepare the test points from the following dimensions:
02.基础功能测试：
1 声纹的录入：
语音唤醒，为了保证每个人的声音，每个人在不同场景下的声音都能被成功唤醒，测试必须要有各种不同的声纹来测试。
[En]
Voice awakening, in order to ensure that everyone’s voice, everyone’s voice in different scenes can be successfully awakened, the test must have a variety of different voiceprints to test.
因此，需要输入不同的声纹来丰富测试场景的覆盖范围。
[En]
Therefore, it is necessary to enter different voiceprints to enrich the coverage of the test scene.
2 语音唤醒：
正常唤醒：使用正常声纹唤醒语音。检查可以成功。
[En]
Normal Wake up: voice Wake up using normal voiceprint. Check can be successful.
异常唤醒：使用视频/录音等异常声音唤醒，使用音乐唤醒，确保无误唤醒。
[En]
Abnormal wake-up: use abnormal sound, such as video / recording, to wake up, and music to wake up to ensure that there is no false wake-up.
3 唤醒后的功能：
a、语音找设备：可以唤醒设备，比如手机，通过语音找到设备。
b、音量调节：可以通过语音对设备进行音量调节
c、连续对话：唤醒设备后，可以与其进行持续的语音对话，功能正常。
d、指令识别：唤醒后，可以下发指令比如播放音乐，查询天气，拨打电话、定闹钟等，检查指令可以正常被执行。
4 功能冲突交互测试
a、中断测试：语音识别过程中，有中断干扰，比如手机唤醒的时候有电话中断；有闹钟中断、低电量中断等，确保这些中断能被正常处理，不会造成异常；
b、麦克风冲突：如果麦克风被占用了，测试是否能被唤醒；
5 多用户场景
因为用户使用语音识别的场景太多，所以很难完全覆盖测试。因此，我们需要通过分析用户的主流使用场景来涵盖主要场景。
[En]
Because there are so many scenarios in which users use speech recognition, it is difficult to fully cover the test. Therefore, we need to cover the main scenarios by analyzing the mainstream usage scenarios of users.
通过一些数据收集发现，用户使用的场景的屏幕分布如下：
[En]
Through some data collection, it is found that the screen distribution of the scene used by the user is as follows:
调查显示，用户主要使用语音功能覆盖以下场景：
[En]
According to the survey, users mainly use voice features to cover the following scenarios:
因此，测试优先覆盖这些用户场景，其他场景用例的优先级可以逐步降低，测试权重可以调整，确保用户主流场景的稳定性和准确性。
[En]
Therefore, the testing gives priority to covering these user scenarios, and the priority of other scenario use cases can be gradually reduced, and the test weight can be adjusted to ensure the stability and accuracy of the user’s mainstream scenarios.
; 03.UI 测试
语音唤醒的有 UI 界面需要进行 UI 测试。
比如手机的语音唤醒功能，需要进行 UI 界面的检查，保持 UI 的友好型和美观性；
04.兼容性测试
1，第三方应用的兼容性测试
如果设备上安装了其他应用程序，如手机中的应用程序，语音识别唤醒后是否可以执行指定的操作？需要保证第三方应用程序的兼容性。
[En]
If other applications are installed in the device, such as those in the mobile phone, can the specified actions be performed after awakening by speech recognition? third-party application compatibility needs to be guaranteed.
2，外界设备兼容
a、三段式耳机接入
b、四段式耳机接入
c、type-c 数字耳机接入
d、蓝牙耳机接入
通过访问这些第三方耳机设备，可以进行语音识别，功能正常。
[En]
By accessing these third-party headset devices, speech recognition can be performed and the function is normal.
05.自动化语音识别测试
以上所有操作均为手动测试。要实现完整的语音识别覆盖，至少需要以下配置：
[En]
All of the above are tested manually. To achieve a complete speech recognition coverage, at least the following configurations are required:
测试人数：10/20 人（男女各一半）
测试次数：每个场景 50 次
测试环境：办公室、会议室
[En]
Test environment: office, conference room
测试场景：亮屏唤醒、屏下唤醒、手机音乐唤醒、声纹错误唤醒、基本句子识别率
[En]
Test scenarios: bright screen wake-up, off-screen wake-up, mobile phone music wake-up, voice print error wake-up, basic sentence recognition rate
但人工测试存在一些不容忽视的严重缺陷：
[En]
But manual testing has some serious flaws that cannot be ignored:
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
对于相同的算法、相同的产品，在测试仪不变、场景不变的情况下，多轮测试的数据差异很大。
[En]
For the same algorithm and the same product, when the tester remains the same and the scene is the same, the data of multiple rounds of testing vary greatly.
由此可见，人工测试费时费力，测试数据参考价值低。因此，语音识别测试还可以进行一些自动化测试。
[En]
Thus it can be seen that manual testing is time-consuming and labor-consuming, and the reference value of test data is low. Therefore, the speech recognition test can also carry out some automated tests.
06.自动化测试的关键点
1 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。
并通过增加语料库级别(至少40组声纹)，降低唤醒/识别频率；增加不同的噪声环境，不同的噪声+不同的距离，模拟用户的真实环境。
[En]
And by increasing the corpus level (at least 40 groups of voiceprints), reduce the awakening / recognition frequency; increase different noise environments, different noise + different distances, simulate the user’s real environment.
这样可以覆盖更多不同的语料和场景，识别的正确率可以大大提高。
[En]
In this way, more different corpus and scenes can be covered, and the correct rate of recognition can be greatly improved.
2 语料自动化播放 + 自动化检测
现在我们有了语料库，但如果我们需要手动播放，工作量仍然很大，所以我们需要实现语料库的自动播放和自动监控。
[En]
Now we have corpus, but if we need to play it manually, the workload is still heavy, so we need to realize automatic playback and automatic monitoring of corpus.
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噪声，如果测试不模拟这种噪声环境，就没有办法真正还原用户场景。因此，你需要设置一些噪声源，它可以自动增加噪音和调整距离。
[En]
Because the user’s usage scene often has a lot of noise, if the test does not simulate this kind of noise environment, there is no way to really restore the user scene. Therefore, you need to set up some noise sources, which can automatically increase the noise and adjust the distance.
如下图所示，小米的混响室是专门为测试语言识别而打造的，还有一个自动调头系统。
[En]
As shown in the picture below, Xiaomi’s reverberation room is specially built for testing language recognition, as well as an automatic head adjustment system.
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Author: 软件测试君
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