测试使用SenseVoice大模型测评

简介: 测试使用SenseVoice大模型测评

测试使用SenseVoice大模型测评

  1. 开通产品
    • 采用按量付费方式开通智能外呼机器人服务。如需后续转为并发包月形式,可联系运营人员调整。<
  2. 构建场景
    • 进入【场景管理】,创建新的场景和对话流程。设计对话流程时,参考相关文档以确保场景逻辑的合理性,完成后保存设置。image.png
  1. 测试功能
    • 文本对话窗测试:利用测试窗口输入文本进行初步测试。若场景中涉及动态参数(如用户名),可使用变量模拟,如 ${envVars['VENDOR_PARAM']['name']},并在模拟中设定具体值,例如将name设为张三进行测试。
    • 软电话面板测试:支持本地软电话测试,需允许网页访问麦克风权限。当从文本测试切换至软电话时,需重新填写模拟变量信息。

关于Windows环境下进行的扬声器测试说明:

  1. 设置监听事件

    • 实例化SDK并设置一个监听事件处理器以捕获扬声器测试的音量回调和播放结束事件。
  2. 获取扬声器设备列表

    • 通过SDK接口获取当前设备上所有可用的扬声器设备ID和名称,以便选择特定设备进行测试。
  3. 选择测试设备

    • 根据设备名称或ID选择要测试的扬声器,并通过SDK接口设置它作为当前测试设备。
  4. 启动测试

    • 指定测试设备、音量回调频率(默认每20ms一次)及测试音频文件路径,启动扬声器测试。注意,测试音频文件应为Wave格式且为绝对路径。
  5. 监控测试结果

    • 在音量回调中监控音量显示,并实际检查扬声器播放情况,以验证设备是否正常工作。
  6. 结束测试

    • 测试完成后或收到播放结束事件,调用相应接口停止测试并清理资源。

image.png
改善建议:

提高语音识别准确率:SenseVoice的语音识别准确率受到多种因素的影响,如说话速度、发音清晰度等。为了提高准确率,可以尝试放慢语速、清晰地发音,并在设置中选择合适的语言和口音选项。
优化语音合成效果:SenseVoice支持多种语音合成风格和音色,可以根据个人喜好进行调整。同时,可以尝试调整语速、音调等参数,以达到更好的听觉体验。
增加离线识别功能:在某些情况下,可能需要在没有网络连接的情况下进行语音识别。可以考虑开发离线识别功能,以便在无网络环境下也能正常使用。
提供更多个性化设置:为了满足不同用户的需求,可以增加更多的个性化设置选项,如语音识别的语言种类、语音合成的音色选择等。
加强与其他应用的兼容性:为了更好地融入用户的日常生活,可以考虑与更多常用应用(如社交媒体、聊天工具等)进行集成,实现更便捷的语音输入和语音合成功能。

相关实践学习
达摩院智能语音交互 - 声纹识别技术
声纹识别是基于每个发音人的发音器官构造不同,识别当前发音人的身份。按照任务具体分为两种: 声纹辨认:从说话人集合中判别出测试语音所属的说话人,为多选一的问题 声纹确认:判断测试语音是否由目标说话人所说,是二选一的问题(是或者不是) 按照应用具体分为两种: 文本相关:要求使用者重复指定的话语,通常包含与训练信息相同的文本(精度较高,适合当前应用模式) 文本无关:对使用者发音内容和语言没有要求,受信道环境影响比较大,精度不高 本课程主要介绍声纹识别的原型技术、系统架构及应用案例等。 讲师介绍: 郑斯奇,达摩院算法专家,毕业于美国哈佛大学,研究方向包括声纹识别、性别、年龄、语种识别等。致力于推动端侧声纹与个性化技术的研究和大规模应用。
相关文章
|
5月前
|
云安全 安全 小程序
等保测评|全面理解渗透测试
在数字化转型的大潮中,企业和组织纷纷拥抱互联网以拓展市场和服务客户,这不仅促进了业务发展,也带来了网络安全的新挑战。为了保护在线的机密文件和知识产权不受黑客攻击,渗透测试成为一种关键的安全评估手段。它通过模拟攻击来查找系统漏洞,帮助企业提前修补安全缺口。本文将介绍渗透测试的概念、必要性及主要执行方式,并探讨如何选择合适的测试服务机构,以确保企业的数字资产安全无虞。
|
8月前
|
人工智能 搜索推荐 测试技术
模拟试错(STE)法让7B大模型测试超GPT-4
【2月更文挑战第24天】模拟试错(STE)法让7B大模型测试超GPT-4
147 1
模拟试错(STE)法让7B大模型测试超GPT-4
|
3月前
|
安全 测试技术
北大李戈团队提出大模型单测生成新方法,显著提升代码测试覆盖率
【10月更文挑战第1天】北京大学李戈教授团队提出了一种名为“统一生成测试”的创新方法,有效提升了大模型如GPT-2和GPT-3在单一测试中的代码生成覆盖率,分别从56%提升至72%和从61%提升至78%。这种方法结合了模糊测试、变异测试和生成对抗网络等多种技术,克服了传统测试方法的局限性,在大模型测试领域实现了重要突破,有助于提高系统的可靠性和安全性。然而,该方法的实现复杂度较高且实际应用效果仍需进一步验证。论文可从此链接下载:【https://drive.weixin.qq.com/s?k=ACAAewd0AA48Z2kXrJ】
87 1
|
4月前
|
人工智能 测试技术 开发者
北大李戈团队提出大模型单测生成新方法,显著提升代码测试覆盖率
【9月更文挑战第27天】北京大学李戈团队在人工智能领域取得重要突破,提出HITS新方法,通过将待测方法分解为多个切片并利用大型语言模型逐个生成测试用例,显著提升代码测试覆盖率,尤其在处理复杂方法时效果显著,为软件开发和测试领域带来新希望。尽管存在一定局限性,HITS仍展示了巨大潜力,未来有望克服限制,推动软件测试领域的创新发展。论文详情见【https://www.arxiv.org/pdf/2408.11324】。
148 6
|
2月前
|
自然语言处理 安全 测试技术
基于大模型的应用的测试的一些注意事项
大模型应用测试需注意三大冲突:时间敏感性冲突,即模型数据可能随时间变得过时;数据真实性冲突,指训练数据中可能存在虚假信息,影响模型准确性;数据一致性冲突,表现为模型对语义相同但句法不同的输入反应不一。测试时应针对这些问题设计用例,确保模型性能。
75 4
|
2月前
|
编解码 人工智能 自然语言处理
迈向多语言医疗大模型:大规模预训练语料、开源模型与全面基准测试
【10月更文挑战第23天】Oryx 是一种新型多模态架构,能够灵活处理各种分辨率的图像和视频数据,无需标准化。其核心创新包括任意分辨率编码和动态压缩器模块,适用于从微小图标到长时间视频的多种应用场景。Oryx 在长上下文检索和空间感知数据方面表现出色,并且已开源,为多模态研究提供了强大工具。然而,选择合适的分辨率和压缩率仍需谨慎,以平衡处理效率和识别精度。论文地址:https://www.nature.com/articles/s41467-024-52417-z
54 2
|
3月前
|
人工智能 前端开发
大模型体验体验报告:OpenAI-O1内置思维链和多个llm组合出的COT有啥区别?传统道家理论+中学生物理奥赛题测试,名不虚传还是名副其实?
一个月前,o1发布时,虽然让人提前体验,但自己并未进行测试。近期终于有机会使用,却仍忘记第一时间测试。本文通过两个测试案例展示了o1的强大能力:一是关于丹田及练气的详细解答,二是解决一道复杂的中学生物理奥赛题。o1的知识面广泛、推理迅速,令人印象深刻。未来,或许可以通过赋予o1更多能力,使其在更多领域发挥作用。如果你有好的测试题,欢迎留言,一起探索o1的潜力。
107 1
|
3月前
|
机器学习/深度学习 弹性计算 自然语言处理
前端大模型应用笔记(二):最新llama3.2小参数版本1B的古董机测试 - 支持128K上下文,表现优异,和移动端更配
llama3.1支持128K上下文,6万字+输入,适用于多种场景。模型能力超出预期,但处理中文时需加中英翻译。测试显示,其英文支持较好,中文则需改进。llama3.2 1B参数量小,适合移动端和资源受限环境,可在阿里云2vCPU和4G ECS上运行。
149 1
|
3月前
|
机器学习/深度学习 测试技术
ACL杰出论文奖:GPT-4V暴露致命缺陷?JHU等发布首个多模态ToM 测试集,全面提升大模型心智能力
【10月更文挑战第6天】约翰斯·霍普金斯大学等机构提出了一项荣获ACL杰出论文奖的研究,旨在解决大模型在心智理论(ToM)上的不足。他们发布了首个MMToM-QA多模态ToM测试集,并提出BIP-ALM方法,从多模态数据中提取统一表示,结合语言模型进行贝叶斯逆规划,显著提升了模型的ToM能力。这一成果为机器与人类自然交互提供了新思路,尽管仍面临一些局限性和技术挑战。论文详情见:https://arxiv.org/abs/2401.08743。
56 6
|
5月前
|
算法 测试技术 API
测试使用 SenseVoice 的流程
8月更文挑战第10天
460 8